A more complex model does not always lead to better performance on testing data.
Because error due to both of 'bias' and 'variance'.

From training data, we can find \(f^*\), \(f^*\) is an enstimator of \(\hat{f}\)

bias (偏差) 和 variance (方差) 的直观表示:

数学公式:

其中样本均值为\(m\),样本方差为\(s^2\),
总体期望为\(\mu\),方差为\(\sigma^2\)。

数据量很大时,\(m\)会逼近于\(\mu\)。
对多个\(s^2\)计算期望值,这是一个有偏估计。但如果增加N的的个数,就接近于无偏估计了。

模型较简单时,容易欠拟合,bias大,variance小;
模型较复杂时,容易过拟合,bias小,variance大。

在公开数据集上取得很好的效果,在黑盒测试时,未必能取得好成绩。
可以通过增加数据量或者正则化修正。
但是数据并不太好收集,而正则化虽然variance会变小,但bias会变大,覆盖不到target。

另外的办法:将训练数据分为训练集和验证集,用不同的分法分N次,称为N折交叉验证,可以一定程度解决这个问题。

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