总结:Bias(偏差),Error(误差),Variance(方差)及CV(交叉验证)
犀利的开头
在机器学习中,我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型),通常的做法是定义一个Loss function(误差函数),通过将这个Loss(或者叫error)的最小化过程,来提高模型的性能(performance)。然而我们学习一个模型的目的是为了解决实际的问题(或者说是训练数据集这个领域(field)中的一般化问题),单纯地将训练数据集的loss最小化,并不能保证在解决更一般的问题时模型仍然是最优,甚至不能保证模型是可用的。这个训练数据集的loss与一般化的数据集的loss之间的差异就叫做generalization error=bias+variance。
作者:路小墨
链接:https://www.zhihu.com/question/27068705/answer/82132134
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
Error = Bias^2 + Variance+Noise
- 什么是Bias(偏差)
Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,即算法本身的拟合能力
- 什么是Variance(方差)
Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性。反应预测的波动情况。
- 什么是Noise(噪声)
这就简单了,就不是你想要的真正数据,你可以想象为来破坏你实验的元凶和造成你可能过拟合的原因之一,至于为什么是过拟合的原因,因为模型过度追求Low Bias会导致训练过度,对测试集判断表现优秀,导致噪声点也被拟合进去了
简单的例子理解Bias和Variance
- 开枪问题
想象你开着一架黑鹰直升机,得到命令攻击地面上一只敌军部队,于是你连打数十梭子,结果有一下几种情况:
1.子弹基本上都打在队伍经过的一棵树上了,连在那棵树旁边等兔子的人都毫发无损,这就是方差小(子弹打得很集中),偏差大(跟目的相距甚远)。
2.子弹打在了树上,石头上,树旁边等兔子的人身上,花花草草也都中弹,但是敌军安然无恙,这就是方差大(子弹到处都是),偏差大(同1)。
3.子弹打死了一部分敌军,但是也打偏了些打到花花草草了,这就是方差大(子弹不集中),偏差小(已经在目标周围了)。
4.子弹一颗没浪费,每一颗都打死一个敌军,跟抗战剧里的八路军一样,这就是方差小(子弹全部都集中在一个位置),偏差小(子弹集中的位置正是它应该射向的位置)。
作者:刑无刀
链接:https://www.zhihu.com/question/20448464/answer/24397161
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
-再来个射箭问题:假设你在射箭,红星是你的目标,以下是你的射箭结果
https://www.zhihu.com/question/27068705
这里写图片描述
作者:Jason Gu
链接:https://www.zhihu.com/question/20448464
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
分析:
我们可以看到,在Low Variance的一列,数据分布是非常集中的,恩,小伙子,你的稳定性很好,方差很小,表现的很聚集。而第二列就是High Variance的一列,机智的你可能一下就看出来了,没错,飘来飘去的,非常不稳定!
看下Low Bias这一行,命中红心的次数很多对不对,说明你还是有准头的,至少偏差不算大,我要是裁判,我就不管你没射中几只箭飘到哪去了(方差大,不集中),毕竟我看的是命中了多少(准确度),而High Bias这一行,明显可以看出一支箭都没射中,表现很差,偏离目标好远,负分滚粗!
综合起来看,我们需要的模型最好是两个L,又准确又稳定,妥妥的,但是,这个在现实模型中是不会存在的。你只能权衡着来
Bias,Variance和Overfitting(过拟合),Underfitting(欠拟合)
过拟合,也就是我对训练样本能够百分百命中了,超级拟合了,但是测试时候就掉链子,拟合很差,也就是我们说的泛化性能不好的问题,所以如果太追求在训练集上的完美而采用一个很复杂的模型,会使得模型把训练集里面的噪声都当成了真实的数据分布特征,从而得到错误的数据分布估计。
一句话,过拟合会出现高方差问题
欠拟合:训练样本太少,导致模型就不足以刻画数据分布了,体现为连在训练集上的错误率都很高的现象。
一句话,欠拟合会出现高偏差问题
怎么避免过拟合和欠拟合
避免欠拟合(刻画不够)
- 寻找更好的特征-----具有代表性的
- 用更多的特征-----增大输入向量的维度
避免过拟合(刻画太细,泛化太差)
- 增大数据集合-----使用更多的数据,噪声点比重减少
- 减少数据特征-----减小数据维度,高维空间密度小
- 正则化方法-----即在对模型的目标函数(objective function)或代价函数(cost function)加上正则项
交叉验证方法
更多方法详解请看@一只鸟的天空--机器学习中防止过拟合的处理方法
为什么要用交叉验证(Cross-Validation)
1.交叉验证,这是仅使用训练集衡量模型性能的一个方便技术,不用建模最后才使用测试集
2.Cross-validation 是为了有效的估测 generalization error(泛化误差) 所设计的实验方法,而generalization error=bias+variance
首先:bias和variance分别从两个方面来描述了我们学习到的模型与真实模型之间的差距。Bias是 “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;Variance则是“不同的训练数据集训练出的模型”的输出值之间的差异。
作者:路小墨
链接:https://www.zhihu.com/question/27068705/answer/82132134
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
可以发现,怎么来平衡Bias和Variance则成了我们最大的任务了,也就是怎么合理的评估自己模型呢?我们由此提出了交叉验证的思想,以K-fold Cross Validation(记为K-CV)为例,基本思想如下:(其他更多方法请看@bigdataage --交叉验证(Cross-Validation))
将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次验证集,其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标.K一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2. 而K-CV 的实验共需要建立 k 个models,并计算 k 次 test sets 的平均辨识率。在实作上,k 要够大才能使各回合中的 训练样本数够多,一般而言 k=10 (作为一个经验参数)算是相当足够了。
看不清上面的就来一幅更简单的
每次的training_set 红色, validation_set白色 ,也就是说k=5的情况了
注意:交叉验证使用的仅仅是训练集!!根本没测试集什么事!很多博客都在误导!
这也就解决了上面刚开始说的Variance(不同训练集产生的差异),Bias(所有data训练结果的平均值)这两大问题了!因为交叉验证思想集合了这两大痛点,能够更好的评估模型好坏!
说白了,就是你需要用下交叉验证去试下你的算法是否精度够好,够稳定!你不能说你在某个数据集上表现好就可以,你做的模型是要放在整个数据集上来看的!毕竟泛化能力才是机器学习解决的核心
Bias、Variance和K-fold的关系
下面解释一下Bias、Variance和k-fold的关系:k-fold交叉验证常用来确定不同类型的模型(线性、指数等)哪一种更好,为了减少数据划分对模型评价的影响,最终选出来的模型类型(线性、指数等)是k次建模的误差平均值最小的模型。当k较大时,经过更多次数的平均可以学习得到更符合真实数据分布的模型,Bias就小了,但是这样一来模型就更加拟合训练数据集,再去测试集上预测的时候预测误差的期望值就变大了,从而Variance就大了;反之,k较小时模型不会过度拟合训练数据,从而Bias较大,但是正因为没有过度拟合训练数据,Variance也较小。
作者:TANGent
链接:https://www.zhihu.com/question/27068705/answer/35286205
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
致谢
@知乎--机器学习中的Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)有什么区别和联系?
@知乎--方差和偏差
@bigdataage --交叉验证(Cross-Validation)
@一只鸟的天空--机器学习中防止过拟合的处理方法
总结:Bias(偏差),Error(误差),Variance(方差)及CV(交叉验证)的更多相关文章
- Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)的区别和联系
准: bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距,简单讲,就是在样本上拟合的好不好.要想在bias上表现好,low bias,就得复杂化模型,增加模型的参数,但这样容 ...
- 偏差(bias)和方差(variance)及其与K折交叉验证的关系
先上图: 泛化误差可表示为偏差.方差和噪声之和 偏差(bias):学习算法的期望预测与真实结果(train set)的偏离程度(平均预测值与真实值之差),刻画算法本身的拟合能力: 方差(varianc ...
- 机器学习中的Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)有什么区别和联系?
前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢? 参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705 另外可参 ...
- Spark2 Dataset统计指标:mean均值,variance方差,stddev标准差,corr(Pearson相关系数),skewness偏度,kurtosis峰度
val df4=spark.sql("SELECT mean(age),variance(age),stddev(age),corr(age,yearsmarried),skewness(a ...
- [ERROR]:INST-07008: Oracle 主目录(O) 位置的验证失败。用户没有创建主目录/实例位置的权限
安装weblogic12.1.3.0时,输入的安装命令是: 老是报这个错误. 百度半天好像没人报过这错……看来只有我这么粗心了…… 后来发现wls.rsp里面的Oracle_HOME指向目录错误,修改 ...
- python_openCV例程遇到error: (-215) !empty() in function cv::CascadeClassifier::detectMultiScale的简单解决方法
需要把haar分类器训练的结果xml数据放在名为haarcascades的文件夹下进行调用. 将: face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_ ...
- ubuntu之路——day7.1 衡量模型好坏的因素偏差和方差bias&variance 以及在深度学习中的模型优化思路
Error | 误差 Bias | 偏差 – 衡量准确性 Variance | 方差 – 衡量稳定性 首先我们通常在实际操作中会直接用错误率或者与之对应的准确率来衡量一个模型的好坏,但是更加准确的做法 ...
- 李宏毅机器学习笔记1:Regression、Error
李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对 ...
- Difference Between Accuracy and Precision
What Is the Difference Between Accuracy and Precision? https://www.thoughtco.com/difference-between- ...
随机推荐
- SQL Sever查询语句集锦
一. 简单查询简单的Transact-SQL查询只包括选择列表.FROM子句和WHERE子句.它们分别说明所查询列.查询的表或视图.以及搜索条件等. 例如,下面的语句查询testtable表中姓名为“ ...
- lintcode 平面列表
问题描述: 给定一个列表,该列表中的每个要素要么是个列表,要么是整数.将其变成一个只包含整数的简单列表. 样例: 给定 [1,2,[1,2]],返回 [1,2,1,2]. 给定 [4,[3,[2,[1 ...
- spark提交任务的两种的方法
在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种(我所知道的): 第一种: 通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交,官网和大多数参 ...
- 单机部署Fastfds+nginx
一.环境 centos6.8 x64 IP:192.168.134.128 所需软件包: libfastcommon-1.0.7.zip,FastDFS_v5.05.tar.gz,nginx-1.7 ...
- 【RL系列】Multi-Armed Bandit笔记——UCB策略与Gradient策略
本篇主要是为了记录UCB策略与Gradient策略在解决Multi-Armed Bandit问题时的实现方法,涉及理论部分较少,所以请先阅读Reinforcement Learning: An Int ...
- Struts2中Action各种转发类型
Struts2:Action中result的各种转发类型: 内部请求转发dispatcher(默认值) redirect.redirectAction.plainText1.redirect是重定向到 ...
- 初学c#(又要打代码了好难)
因为我原来从没有学过C#,所以要重新看一个语言的基本语法,仔细阅读了老师的作业要求,发现第一个10分的作业如果要用c语言写我是可以完成的,于是定个小目标就是在周日前完成作业的第一步.今天我在菜鸟教程的 ...
- 20172330 2017-2018-1 《Java程序设计》第三周学习总结
20172330 2017-2018-1 <Java程序设计>第三周学习总结 教材学习内容总结 这一章的主要内容是关于类与对象,通过对String类,Random类,Math类等一系列道德 ...
- 有关c#的学习笔记整理与心得
[ 塔 · 第 一 条 约 定 ] 整理c#:Array Arraylist List Hashtable Dictionary Stack Queue等 Array 的容量是固定的,而 ArrayL ...
- Deeplearning——Logistics回归
资料来源:1.博客:http://binweber.top/2017/09/12/deep_learning_1/#more——转载,修改更新 2.文章:https://www.qcloud.com/ ...