线性回归的偏差和方差计算

Question

如果我们有X_train，y_train，X_test和y_test这4个参数，我们如何计算线性回归等机器学习算法的偏差和方差？

我已经搜索了很多，但是我找不到一个单独的代码。

Answer 1

因此，就近似于总体的功能而言，高偏差意味着欠拟合，高方差过度拟合。要检测哪些数据，请将数据集划分为训练，交叉验证和测试集。

低训练误差但高交叉验证误差意味着其过度拟合。 较高的培训错误意味着其不适当。

高偏差：添加多项式特征，获得更多样本。高方差：提高正则化程度（将多项式参数压缩得较小），或收集更多数据以使其训练得更好

Answer 2

这是我的看法

偏差-偏差是您对目标值的预测与实际值之间的平均差。

方差-定义从中心点开始的数据分布，例如均值或中位数。

理想情况下，在进行模型构建时，您需要选择一种具有低偏差和低方差的模型。

高偏差模型是一种模型，该模型拟合效果较差，即无法正确理解您的数据，而高方差模型则表示模型具有过度拟合的训练数据，因此无法很好地概括未来的预测。

因此，如果您选择的参数不佳或输入参数太少，则可能会看到高偏差和低方差模型，而如果选择太多的参数，则模型可能会过拟合。

要识别过拟合和欠拟合模型，您只需观察您的训练/测试得分模式并确定您拥有的模型即可。

欠拟合模型将向您显示较少的火车数据准确性分数，这意味着该模型学习得不好，而过拟合模型将对火车数据显示非常好的准确性，并且对测试数据的预测很差。 / p>

不要认为有任何这样的工具可用于偏差，所询问的上下文中的差异，而是交叉验证您的数据并使用各种模型或相同模型但参数不同来检查其准确性可能会为您提供一个好主意。在这里您可以找到一些不错的example

Answer 3

方差评估：

方差= np.var（预测）＃其中，预测是在变量之后获得的向量变量 ＃任何分类器的predict（）函数。

SSE = np.mean（（np.mean（Prediction）-Y）** 2）＃其中Y是您的因变量。 ＃SSE：平方误差的总和。

偏差= SSE-方差

Answer 4

如果只需要偏差和方差的值而无需进行计算，请使用mlxtend库。它有一个function，可以自动返回某些机器学习模型的偏差和方差。对于线性回归，方差随特征数量的增加而增加，因此要查看偏差和方差的变化，您将不得不添加/删除某些特征。

Answer 5

在现实生活中，我们无法计算偏差和方差。概述：偏差度量的是估计值（可以是任何机器学习算法）相对于变化的样本有多少错误，同样，方差度量的是估计值在估计值的期望值附近波动多少。要计算偏差和方差，我们需要通过添加噪声并根据每个已知函数生成多个数据集，并使用每个数据集训练一个单独的模型（估计量）。由于我们既不知道上面提到的 known 函数，也不知道增加的噪音，因此我们无法做到。实际上，我们只能计算总体误差。为了解决偏差/方差难题，我们进行了交叉验证。