理解机器学习中的方差

来源：互联网发布：打谱软件哪个好索呢编辑：程序博客网时间：2024/04/30 15:20

一直没能理解机器学习中方差是什么概念，今天偶然碰见scikit官网的一段程序，让我有了一些深刻的理解。

我们假设要计算回归树在回归问题中的方差，那么方差可以这样描述：

1. 我们有一个训练集Train

2.将其均分成k个子集，Train1, Train2, ..., Traink

3.k个子集可以分别训练k个回归树,RT1, RT2, ..., RTk

4. 我们有一个测试集Test

5. 用k个回归树对这同一个测试集测试，那么可以生成k个测试结果集：Result1, Result2, ..., Resultk

6. k个测试结果集，排成一列，即：

Result1={y11, y12, y13, ...}

Result2={y21, y22, y23, ...}

……

Resultk={yk1, yk2, yk3, ...}

7. 上面排列可以看成矩阵M，M[:, 1]表示k个回归树对同一个输入x1的不同回归结果

8.对M[:, 1]求方差，那么就可以知道回归树的方差

9. 如果回归树是一个方差小的模型，那么M[:, 1]的方差应该会小，

也就代表回归树在给定同一个问题的不同的训练集情况下，都能输出相似的稳定的模型，而不是各异的过拟合的模型

参考：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_bias_variance.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-bias-variance-py

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