玲同學(xué)
2023-04-10 22:11為什么bias小的時候variance大？
所屬：FRM Part I > Quantitative Analysis 視頻位置 相關(guān)試題
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1個回答
Michael助教
2023-04-12 11:05
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學(xué)員你好，
Bias表示的就是模型預(yù)測的值和真實值之間的距離的期望。所以我們會通過建立多個模型（如使用不同的數(shù)據(jù)子集）來估計這個誤差期望值。Bias代表著算法的擬合能力。
Variance表示的是當(dāng)你對一個模型使用不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行多次建模時，這些模型在某一個點上的預(yù)測值的方差就是該模型在這個點上預(yù)測值的variance。其實就是預(yù)測值的方差的意思。Variance代表這算法的穩(wěn)健性。
所以。一個算法的擬合能力越強(qiáng)，那么模型定制性越強(qiáng)（bias小），此時，通用性也就越差（variance大）。
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