机器学习中的偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeoff)详解
**机器学习中的偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeoff)详解**
**1. 问题描述**
偏差-方差权衡是机器学习中的核心概念,用于解释模型泛化误差的组成。当模型在训练数据上表现良好,但在未见数据上表现较差时,我们称模型泛化能力不足。偏差-方差权衡理论将这种误差分解为偏差、方差和不可避免的噪声误差三部分,帮助我们理解模型欠拟合或过拟合的根本原因。
**2. 核心概念定义**
- **偏差(Bias)**:模型预测值与真实值之间的平均差异。高偏差意味着模型过于简单,无法捕
2025-11-22 01:00:44
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