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机器学习
模型的高bias是什么意思, 我们如何降低它 ?
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A、在特征空间中减少特征
B、在特征空间中增加特征
C、增加数据点
D、B和C
E、以上所有
小开
答案解析
之前的解析略有问题,特完善如下。bias表示模型预测值的均值与样本实际值的差距,它反映了模型对样本数据的拟合能力。bias越低,说明模型越复杂,参数越多,对样本数据的拟合效果越好,但是容易过拟合;bias越高,说明模型越简单,参数太少,对样本数据的拟合效果不好,这就是欠拟合。降低bias的方法是增加数据的特征维数,从而实现模型参数的增加,提高模型复杂度,增强模型对样本数据的拟合能力,拟合能力越高bias越低。增加样本数量并没有增加模型训练时的参数,所以不会提高模型复杂度,也就无法降低bias,C错误。在特征空间中增加特征就是增加样本数据的输入特征维数,所以A错误,B正确。
旺仔小秃头
挑战成功
在特征空间中增加特征
6个月前
mshare
挑战成功
在特征空间中增加特征
2年前
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jjhash
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3年前
蒋
挑战成功
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蒋
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3年前
选项 A
选项 B
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