进化的学习曲线：方差与泛化误差

在机器学习中，我们用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，叫做泛化误差（Genelization error）。一个集成模型(f)在未知数据集(D)上的泛化误差，由方差 (var)，偏差(bais)和噪声(ε)共同决定。其中偏差就是训练集上的拟合程度决定，方差是模型的稳定性决定，噪音是不可控的。而泛化误差越小，模型就越理想。

在过去我们往往直接取学习曲线获得的分数的最高点，即考虑偏差最小的点，是因为模型极度不稳定、方差很大的情况其实比较少见。但当数据量非常少时，模型会相对不稳定，因此我们应当将方差也纳入考虑的范围。在绘制学习曲线时，我们不仅要考虑偏差的大小，还要考虑方差的大小，更要考虑泛化误差中我们可控的部分。当然，并不是说可控的部分比较小，整体的泛化误差就一定小，因为误差有时候可能占主导。

方差-偏差困境

从下面的图可以看出来，方差和偏差是此消彼长的，并且模型的复杂度越高，方差越大，偏差越小。

方差可以被简单地解释为模型在不同数据集上表现出来地稳定性，而偏差是模型预测的准确度。

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