机器学习基础题——什么是Bias?什么是Variance?如何解决过拟合和欠拟合问题？

机器学习基础

• 1.什么是Bias?什么是Variance?
• 2.如何解决过拟合和欠拟合问题？

Bias：反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型的精准度（单个模型的学习能力）
Variance：反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性（同一个算法在不同的数据集上的不稳定性）

机器学习中的调优方向：High Bias + Low Variance,即上图左上角

解决欠拟合的方法

• 模型复杂化
• 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力
• 调整参数和超参数
• 降低正则化约束

解决过拟合的方法

• early stopping: 在发生过拟合之前提前结束训练。理论上可以，但是不好把握
• 数据集扩增：就是让模型见到更多的情况，可以最大化地满足全样本，但是实际应用中对未来事件的预测显得鞭长莫及
• 正则化：通过引入范数的概率，增强模型的泛化能力，比如L1正则，L2正则
• Dropout：网络模型中的一种方法，每次训练时舍去一些节点来增强泛化能力

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