前言

要想了解如何增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能，我們需要知道如何降低模型的誤差。所以首先我們必須明白模型誤差是由偏差（Bias）和方差（Variance）組成的。偏差是指樣本預(yù)測值的平均值與樣本真實(shí)值的差，而方差是指樣本預(yù)測值偏離樣本預(yù)測值平均值的程度。
其中

• 偏差（Bias）可以描述模型的準(zhǔn)確性
• 而方差（Variance）可以描述模型的穩(wěn)定性，一定程度上反映了模型泛化能力。

所以增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能就意味著需要提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

我們來看看下圖，直觀的感受一下偏差（Bias）和方差（Variance）對模型的影響，你可以將其想象一個(gè)同學(xué)的一學(xué)期的考試情況，越靠紅心代表考試得分越高：

• 右下角同學(xué)——學(xué)渣，每次考試分?jǐn)?shù)不高，而且成績還不穩(wěn)定，屬于高偏差高方差的模型。
• 左下角同學(xué)——學(xué)庸，成績很穩(wěn)定，可是每次考試得分都不高，屬于方差較小可是偏差較大的模型。
• 右上角的同學(xué)——學(xué)聰，成績還不錯，可是忽高忽低，不穩(wěn)定，屬于偏差較小可是方差較大的模型。
• 左上角的同學(xué)——學(xué)霸，成鍵很棒，而且極其穩(wěn)定，屬于偏差較小，方差也小的模型。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习算法源码全解析（一）-带你深入理解随机森林（RandomForest）原理及如何防止 Dropout的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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