机器学习高方差和高偏差问题

在讲模型高方差和高偏差问题前，先聊聊数据集分配和模型选择。为了使得模型具有更好的泛化能力，我们在数据集分配问题上采用了6：2：2的分配原则，60%作为训练集，20%作为交叉验证集，20%作为测试集。当选择模型时用训练集训练得到模型的一组权重，将这组权重带入到模型中，并用交叉验证集求出损失值，选取损失值最小的那一个模型，最后就可用从未和模型拟合过的测试集计算学习算法误差。 接下来我们一起探讨一下模型

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