机器学习中的偏差与方差

过拟合与欠拟合问题分析

对下列圆形符号与交叉符号实施归类处理

通常存在以下两种情形：

第一类现象被称为欠拟合，其特征是模型结构过于简单，导致偏差值偏高；第二类现象则称为过拟合，其显著特点是方差值较大。相比之下，以下所介绍的方法则处于较为理想的平衡状态。

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2 高偏差和高方差

通常情况下，若训练集的误差偏高，往往源于模型存在较大的偏差；而验证集或测试集的误差偏高，则多与模型的方差较高相关。