汪同学2021-08-06 13:26:44
汪同学var error 其实老师讲得不对？ml一般都是 训练集和测试集都下降，随后，测试集下降放缓或者趋近于0。不太可能出现那种交汇吧？ bias和var应该讲的是 比如你有一组集子不管样本内外，他可能是bias高或者var高，比如可以用boost tree 减小Bias error 用rf减小var error
回答（1）
Essie2021-08-06 14:49:04
Essie同学你好，老师这里并没有什么错误哦。
Bias error（偏差误差）的定义是模型拟合不佳导致的样本内误差。
Variance error（方差误差）是指由于过度拟合的模型不能很好的泛化而导致的样本外误差。
可以这样去理解：模型过于复杂产生的过拟合，使得模型只对样本内数据拟合较好，所以偏差误差较小。但是对于样本外的数据，该模型就不能很好的拟合，所以导致方差误差较大。
但是我们希望得到的一个最出色的模型就是在这两者中间找到tradeoff的那个点，即最优复杂度，使得总误差最小化。
老师的重点也在于这一点，会有一个optimal level of complexity minimizes total error。
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