偏差-方差权衡的理解

时间 2021-01-02

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1、概念： Bias：描述的是预测值与真实值之间的差距。用来衡量模型对特定样本实例预测的一致性（或说变化）。 Variance：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其真实值的距离。用来从总体上衡量预测值与实际值之间的差异。对于一个非线性分类问题而言（如XOR），简单的线性分类器（无维度空间映射）由于自身特性并不能较好地进行类别划分，model会出现较大的偏差；而决策树模型作为非线性分类器

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