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  • 偏差: 描述模型输出结果的期望与样本真实结果的差距。 方差: 描述模型对于给定值的输出稳定性。 高偏差/欠拟合 高方差/过拟合 获得更多的训练实例——解决高方差 尝试减少特征的数量——解决高方差 尝试获得更多的...

    偏差: 描述模型输出结果的期望与样本真实结果的差距。
    方差: 描述模型对于给定值的输出稳定性。

    高偏差/欠拟合
    高方差/过拟合

    获得更多的训练实例——解决高方差
    尝试减少特征的数量——解决高方差
    尝试获得更多的特征——解决高偏差
    尝试增加多项式特征——解决高偏差
    尝试减少正则化程度 λ——解决高偏差
    尝试增加正则化程度 λ——解决高方差

    书到用时方恨少,记忆失灵了【哭哭辽】

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  • PID是什么意思

    2020-12-13 11:52:35
    比例调节作用:是按比例反应系统的偏差,系统一旦出现了偏差,比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。比例作用大,可以加快调节,减少误差,但是过大的比例,使系统的稳定性下降,甚至造成系统的不稳定。 积分调节作用:...
  • Bagging是Bootstrap Aggregating 的简称,意思就是再取样 (Bootstrap) 然后在每个样本上训练出来的模型取平均,所以是降低模型的variance. Bagging 比如Random Forest 这种先天并行的算法都有这个效果。Boosting 则...

    • BaggingBootstrap Aggregating 的简称,意思就是再取样 (Bootstrap) 然后在每个样本上训练出来的模型取平均,所以是降低模型的variance. Bagging 比如Random Forest 这种先天并行的算法都有这个效果。
    • Boosting 则是迭代算法,每一次迭代都根据上一次迭代的预测结果对样本进行加权,所以随着迭代不断进行,误差会越来越小,所以模型的 bias 会不断降低。这种算法无法并行,例子比如Adaptive Boosting.
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  • 什么是高/低方差、高/低偏差、(推荐阅读)

    万次阅读 多人点赞 2017-07-05 14:26:12
    概念偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距。偏差越大,越偏离真实数据集。 (Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型,离靶心越远,我们的预测就越糟糕)方差:描述的是预测值的变化范围,离散...

    概念

    偏差: 描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距。偏差越大,越偏离真实数据集。

    这里写图片描述

    (Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型,离靶心越远,我们的预测就越糟糕)

    方差: 描述的是预测值的变化范围,离散程度,也就是离其期望值的距离。方差越大,预测结果数据的分布越散。
    这里写图片描述

    基于偏差的误差: 所谓基于偏差的误差是我们模型预期的预测与我们将要预测的真实值之间的差值。偏差是用来衡量我们的模型的预测同真实值的差异。

    基于方差的误差: 基于方差的误差描述了一个模型对给定的数据进行预测的可变性。比如,当你多次重复构建完整模型的进程时,方差是,在预测模型的不同关系间变化的多少。

    接下来,我们把四张图合并起来:
    这里写图片描述
    解释:
    左上:低偏差,低方差。表现出来就是,预测结果准确率很高,并且模型比较健壮(稳定),预测结果高度集中。

    右上:低偏差,高方差。表现出来就是,预测结果准确率较高,并且模型不稳定,预测结果比较发散。

    左下:高偏差,低方差。表现出来就是,预测结果准确率较低,但是模型稳定,预测结果比较集中。

    右下:高偏差,高方差。表现出来就是,预测结果准确率较低,模型也不稳定,预测结果比较发散。

    举个例子,让你二次开窍

    想象你开着一架黑鹰直升机,得到命令攻击地面上一只敌军部队,于是你连打数十梭子,结果有一下几种情况:

    1.子弹基本上都打在队伍经过的一棵树上了,连在那棵树旁边等兔子的人都毫发无损,这就是方差小(子弹打得很集中),偏差大(跟目的相距甚远)。

    2.子弹打在了树上,石头上,树旁边等兔子的人身上,花花草草也都中弹,但是敌军安然无恙,这就是方差大(子弹到处都是),偏差大(跟目的相距甚远)。

    3.子弹打死了一部分敌军,但是也打偏了些打到花花草草了,这就是方差大(子弹不集中),偏差小(已经在目标周围了)。

    4.子弹一颗没浪费,每一颗都打死一个敌军,跟抗战剧里的八路军一样,这就是方差小(子弹全部都集中在一个位置),偏差小(子弹集中的位置正是它应该射向的位置)。

    方差,是形容数据分散程度的,算是“无监督的”,客观的指标,偏差,形容数据跟我们期望的中心差得有多远,算是“有监督的”,有人的知识参与的指标。

    三次理解

    偏差(bias):对象是单个模型, 期望输出与真实标记的差别。

    方差(Variance):对象是多个模型,表示多个模型差异程度。

    这里写图片描述

    以上图为例:
    1. 左上的模型偏差最大,右下的模型偏差最小;
    2. 左上的模型方差最小,右下的模型方差最大

    为了理解第二点,可以看下图。蓝色和绿色分别是同一个训练集上采样得到的两个训练子集,由于采取了复杂的算法去拟合,两个模型差异很大。如果是拿直线拟合的话,显然差异不会这么大。

    这里写图片描述

    一般来说,偏差、方差和模型的复杂度之间的关系如下图所示:

    这里写图片描述

    越复杂的模型偏差越小,而方差越大。

    我们用一个参数少的,简单的模型进行预测,会得到低方差,高偏差,通常会出现欠拟合。

    而我们用一个参数多的,复杂的模型进行预测,会得到高方差,低偏差,通常出现过拟合。

    这里写图片描述
    实际中,我们需要找到偏差和方差都较小的点。从上图可以看出在偏差和方差都较小的点处,total Error是最少的

    XGBOOST中,我们选择尽可能多的树,尽可能深的层,来减少模型的偏差;
    通过cross-validation,通过在验证集上校验,通过正则化,来减少模型的方差从而获得较低的泛化误差。

    拓展

    数学上的定义:

    我们定义我们要预测的变量为Y,协变量为X,我们假设有Y=f(X)+ϵ,其中误差项服从均值为0的正态分布.
    我们用线性回归或者别的模型来估计f(X) 为.其中,对x来说,误差为:

    将上式展开,然后用偏差和方差表述:

    注意:最后一项为噪声,是无法通过模型降低的。

    通过上面的式子也可看出,要使得误差低,就要使得偏差和方差都要低。

    参考文献

    为了帮助理解,尤其是拓展部分,可以参考一下参考文献

    1. 理解机器学习中的偏差与方差
    2. Understanding the Bias-Variance Tradeoff

    这么聪明的你,一定理解了吧!加油!

    《完》

    所谓的不平凡就是平凡的N次幂。
    					----By Ada
    
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  • 幸存者偏差

    千次阅读 2021-05-29 17:07:39
    二战中美军研究幸存战机增强防护方案,统计学家沃德力排众议,纠正了美军原以为弹痕多就该增强装甲的“幸存者偏差”,提出应该增加弹痕少的地方防护水平。这个例子很让人匪夷所思,意思就是说战机参加完战争之后,...

    如果你去动物园你会发现你身边都是动物,如果你去植物园你会发现身边都是植物,如果你去幼儿园你会发现都是孩子。但是这并不是客观的概率,因为你去的是个特定的场景。

     

    二战中美军研究幸存战机增强防护方案,统计学家沃德力排众议,纠正了美军原以为弹痕多就该增强装甲的“幸存者偏差”,提出应该增加弹痕少的地方防护水平。这个例子很让人匪夷所思,意思就是说战机参加完战争之后,机身上有些部位都是弹孔,有些人就提议这些地方很容易被攻击一定要加强这部分机身。

     

    但是有人就提出,应该去加强没有中弹的地方,因为这些飞机之所以能活着回来也许就是因为运气好真正薄弱的地方没有中弹。而中弹的飞机都已经坠毁了,没法飞回来分析。

     

    “死人是不会说话的”,需要加强的恰恰是轰炸机上没有被炮弹打穿的部位。

     

    很多人不知道,股市是典型的幸存者偏差。它是由优胜劣汰之后自然选择出的一个道理:死人不会说话。人们只看到经过某种筛选而产生的结果,而没有意识到筛选的过程,因此忽略了被筛选掉的关键信息。

     

    如果还不明白,举个例子:一位记者去民政局结婚登记处采访大家是否相信爱情,大家的回答基本都是相信爱情。所以记者就得出结论:99%的人相信爱情。您如果去离婚登记口采访结论就相反了。

     

    股市也一样,赚了钱的人就会出来炫耀,亏钱的就默默躲在角落里。你能听到的声音都是胜利者的,为什么现在都是价值投资?只因为幸存者偏差,这几年是价值投资的牛市。还有你们看到的股票,其实别人也在关注,这就不仅有幸存者偏差,还有了集体意识。其实幸存者偏差典型的无奈就是用特殊案例去解释大部分普遍,这很悲哀的。

     

    股票在底部默默无闻的时候大部分人是不会关注的,就像你去一个学校永远能看到的都是最光鲜亮丽的学生,那些默默无闻的永远是被忽视的。一只股票为什么进入你们的眼睛,无非是新闻、排名、业绩等等。这种幸存者偏差的筛选最终会导致集体意识,而集体意识的最后一批,往往就是接盘侠了。

     

    曾经wuliangye、三姨太、美地这些白马股几块钱在底部横盘时候也没人出来吹?只是那时候价值投资者自己也痛苦,没有说的动力,问题是不赚钱说了也没人信。


    即使现在,很多底部股票之前都被骂垃圾公司,结果短期一大涨一翻倍,多少溢美之词就出来了。

     

    这对我来说其实就是一种理解,就像读一篇文章每个人都有自己的理解。对于股市每个人的理解也是不同的,但是总有深刻和肤浅之分,也有无用和有效之分。如果最基本的一些牛角尖都没有看透,只会越来迷糊,或者抱残守缺缘木求鱼。

     

    股市赚钱其实这就是人性的市场,和爱情一样。我相信那些感情里的高手,也是经验丰富成功率极高,不会的还是不会。股市的本质是股市么?爱情的本身是爱情吗?说的深邃一点,都是人性。

     

    也建议大家不要被通货膨胀、财务自由等概念给吓到,其实本身没有绝对的自由,通货膨胀也不是所有都膨胀。人生还是多去思考和体验,别把太多的时间花费在抵御通货膨胀上面。

     

    某些角度说,是无法抵御的,马后炮的去看一些高溢价的物品也是幸存者偏差。就像津巴布韦那种通货膨胀,咋都无法抵御。顺其自然就好,不必当个很大的压力。

     

    30年前一瓶块钱水一块钱,现在也是一块钱。一个打火机一块钱,现在也是一块钱。如果你买汽车,现在比以前便宜多了。那时候普通夏利汽车都十来万。说啥通货膨胀,分你买啥。

     

    股市里需要先认清一些事情,再去思考一些事情,然后再去实践。这个过程都是必然的,所以认清楚股市里的幸存者偏差,也是很重要的一步。这也就解释了,为什么你看到的都是赚钱的,因为不赚钱的你也不看啊。

    最后,很感谢各位朋友对我身体的关心,确实心里非常的感动。但是由于精力有限,没有逐条回复请各位海涵。其实我也很乐观,因为血液不流通或者出血这个事情,如果不是眼底出血,万一是脑出血岂不是更糟?从眼底里出来了,其他的地方压力就小了。

     

    今天又去了一次医院,做了第二次的眼底荧光血管造影,这次是在胳膊上做皮试。然后护士问有没有胸闷、瘙痒等,然后在手背注射“荧光剂”。据说这样能更清晰的看到血管的脉络。

     

    做皮试的等待期时候,在3诊室。结果一个七八十岁的老太太推门进来,问了护士能不能看病。我也是好事,走过去看了一眼,就是一个村里面诊所的化验单。我说老太太这个不行,您得挂号。我很少去医院,医护工作者,对这种事情应该见怪不怪了。

     

    她跟我说:“我就是来一个个推门问问,能不能帮我看病”,真的挂不上号,我也不会挂号。”我真的很无奈,能不能给老年人想想办法,这种网络挂号看似公平,实际上也不是很公平。

     

     

    整理来自网络社区-花甲老头

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空空如也

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