玲同学2023-04-10 22:11:11
玲同学为什么bias小的时候variance大？
回答（1）
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Michael2023-04-12 11:05:00
Michael学员你好，
Bias表示的就是模型预测的值和真实值之间的距离的期望。所以我们会通过建立多个模型（如使用不同的数据子集）来估计这个误差期望值。Bias代表着算法的拟合能力。
Variance表示的是当你对一个模型使用不同的数据进行多次建模时，这些模型在某一个点上的预测值的方差就是该模型在这个点上预测值的variance。其实就是预测值的方差的意思。Variance代表这算法的稳健性。
所以。一个算法的拟合能力越强，那么模型定制性越强（bias小），此时，通用性也就越差（variance大）。
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