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机器学习中的两大误差来源:偏差和方差。
假设你的算法在开发集上有16%的错误率(84%的精度),我们将16%的错误率分为两部分:
1. 偏差:算法在训练集上面的错误率。假设有15%。
2.方差:算法在测试集上的错误率比训练集上差多少。16%-15%=1%
总误差 = 偏差+方差 所以总误差为15%+1%=16%.
减少方差的技术:
1.添加更多的训练数据。
2.加入正则化。
3.加入提前终止。
4.通过特征选择减少输入特征的数量和种类。
5.减小模型规模。
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