偏差和方差

什么是偏差和方差
偏差和方差的评价指标
偏差与方差的平衡
Reference

在机器学习中,我们每次解决问题从建立模型,确定准则,选择算法都不可避免地会受到偏差和方差的困扰,那么什么是偏差和方差呢?怎么来估计偏差和方差的大小呢?方差和偏差之间又有什么关系?怎么去平衡这种关系,训练出我们想要的模型呢?下面一一来解答:

什么是偏差和方差

偏差指的是模型的预测输出和标签之间的误差;方差指的是模型对数据集中的小波动的敏感性误差.

偏差和方差的评价指标

我们评判一个东西的性能好与坏都需要一个标准.偏差和方差也不例外,偏差我们根据训练集的准确度来衡量,方差则根据验证集和测试集的准确度来衡量.这样就分为以下几种情况:

bias	variance	Result
High	Low	Underfitting
Low	High	overfitting
High	High	Bad
Low	Low	Good

当偏差较低,方差较高时,系统发生了过拟合,拟合的函数过度依赖训练集数据,从而泛化能力较弱,对一些小的波动就极为敏感;当偏差较高,方差也较高时,这是最差的情况,模型没能很好地拟合训练数据,也缺乏泛化能力,这种情况下很有可能是模型在局部过度拟合了训练集数据;当偏差较高,方差较低时,说明系统发生了欠拟合,没能很好的拟合训练集数据;当偏差较低,方差也较低时,这是说明模型已经迭代完成,能够完美地拟合训练集数据和测试集数据,这是我们希望看到的情况.
偏差和方差的关系

偏差与方差的平衡

偏差和方差是相互克制的,当我们追求低偏差的时候就只能以牺牲方差为代价,反之亦然.特别是在神经网络中,这个问题更加突出.我们要想拟合出复杂的函数,就要增加网络的深度,但随着网络深度的增加,发生过拟合的可能性也随之变大.因此偏差与方差的均衡就显得异常重要.一直以来,这也是机器学习的一个核心问题.目前也有了许多解决方案,比如,数据增强, dropout, 模型集成…更多方法还有待我们探索.

Reference

[1]https://en.wikipedia.org/wiki/Bias%E2%80%93variance_tradeoff

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