图形解释偏差和方差

假设红色的靶心区域是学习算法完美的正确预测值,蓝色点为训练数据集所训练出的模型对样本的预测值,当我们从靶心逐渐往外移动时,预测效果逐渐变差。

从上面的图片中很容易可以看到,左边一列的蓝色点比较集中,右边一列的蓝色点比较分散,它们描述的是方差的两种情况。比较集中的属于方差比较小,比较分散的属于方差比较大的情况。

我们再从蓝色点与红色靶心区域的位置关系来看,靠近红色靶心的属于偏差较小的情况,远离靶心的属于偏差较大的情况。

思考:从上面的图中可以看出,模型不稳定时会出现偏差小、方差大的情况,那么偏差和方差作为两种度量方式有什么区别呢?

解答:Bias的对象是单个模型,是期望输出与真实标记的差别。它描述了模型对本训练集的拟合程度。

Variance的对象是多个模型,是相同分布的不同数据集训练出模型的输出值之间的差异。它刻画的是数据扰动对模型的影响。

图形解释偏差和方差

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