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卢天悦 · 2022年06月01日

老师好,想问您下为什么在课上说validation set的error是variance error呢?

variance error和bias error都是针对out-of-sample error的定义,那不是应该都是针对validation set的吗,这样的话应该是variance error+bias error=validation error。bias error可以理解为模型的有偏无偏,可以近似为training set的error,但我不是很理解为什么可以把validation set的error看做variance error。

3 个答案
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袁园_品职助教 · 2022年06月05日

嗨,爱思考的PZer你好:


模型拟合的误差有两种,当模型过于简单,没有充分学习到训练集(training set)里的数据规律时,会导致偏差(bias)误差,偏差误差和模型的欠拟合相关。

但当模型过于复杂时,模型会“记忆”住训练集(training set)中的所有数据的规律,包括训练集中的噪声项,在这种情况下,模型可能在训练集里表现的很好,但是误差在验证数据(validation set)里显著高于训练集,会导致方差(variance)误差,所以这个variance 误差是在验证集中出现的,方差误差和模型的过度拟合相关。两种误差无法被同时消除,但可以做权衡(trade-off),使得模型总体误差最小,达到一个好的拟合(good fit)。

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就算太阳没有迎着我们而来,我们正在朝着它而去,加油!

卢天悦 · 2022年06月05日

好的,谢谢!

袁园_品职助教 · 2022年06月06日

嗨,努力学习的PZer你好:


不客气,继续加油哦

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加油吧,让我们一起遇见更好的自己!

星星_品职助教 · 2022年06月01日

同学你好,

这两个error有自己的适用范围。

bias error针对的是training data,不适用于validation data。

variance error针对本身就是validation data。这就是variance error的定义。

卢天悦 · 2022年06月04日

因为我记得在讲课时,对in-sample的定义是training set,对out-of-sample的定义是validation set和test set,那bias error,variance error以及base error不都应该是validation set的组成部分吗

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