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权衡偏差（Bias）和方差（Variance）以最小化均方误差（Mean Squared Error, MSE）
解释权衡偏差（Bias）和方差（Variance）以最小化均方误差（Mean Squared Error, MSE）的概念，我们可以用射箭的比喻来理解。 想象你在练习射箭，目标是尽可能地命中靶心。在这个比喻中： 偏差（Bias）：假设你每次射箭都偏向左边，这就像是在统计学中的“偏差”。在机器学习模型中，偏差是指模型的预测值与实际值之间的差距。高偏差通常意味着模型过于简单，无法捕捉到数据的真实特征（就像射箭时总是偏离靶心）。 方差（Variance）：如果你每次射箭时箭的落点都非常分散，这就像是在统计学中的“方差”。在机器学习中，方差是指模型对于给定数据的敏感程度。高方差通常意味着模型过于复杂，对训练数据的小波动非常敏感（就像射箭时落点非常分散）。 均方误差（MSE）：这就像是衡量你射箭的准确性和一致性。均方误差是偏差的平方与方差的和。在射箭中，你想要箭尽可能地集中在靶心附近，并且每次都尽量一致，这就是最小化均方误差。 在机器学习中，你需要在偏差和方差之间找到一个平衡点。如果模型太简单（高偏差），它可能无法很好地学习数据；如果模型太复杂（高方差），它可能会过度拟合训练数据，而无法很好地泛化到新的数据上。理想的模型是既不太简单也不太复杂，能够很好地预测新数据，这就是通过最小化均方误差来实现偏差和方差的最佳权衡。
yg9538
Dec. 12, 2023, 9:43 p.m.
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