2022年4月18日
集成学习-偏差与方差
摘要： 偏差与方差 偏差(Bias) 用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值与真实模型的输出值之间的差异。含义：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。 其数学定义为 \(bias^2(x) = (\overline{f}(x) - y)^2\) 方差(v 阅读全文
posted @ 2022-04-18 09:39 Rclear 阅读(99) 评论(0) 推荐(0) 编辑