偏差方差权衡

Thiru · 2020年2月

你好,

我的问题是关于分类模型的。

有没有办法找出偏差和方差交汇的软点。我明白没有衡量偏差和方差的标准。
然而，我很想知道如何处理这个问题。

a.如何分析并与混淆矩阵/精度/召回相关。
b.分析快速采矿机中任何特定或一组操作员。
c.你是否建议有什么典型的流程来支付余款
真实而迅速。
D.任何有关该主题的资源/视频。

提前感谢您的回复。

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thiru

PaulMSimpson · 2020年2月

嗨，thiru，我认为这是关于偏差-方差权衡的一个很好的资源。http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html此外，考虑到高方差意味着低精度，高偏差意味着低召回，使用混淆矩阵进行二元分类可能会有所帮助。请注意下面的图像(一个具有高召回率，另一个具有高精度)，它们将预测值作为行，实际值作为列，Precision查看的是向上的值，而Recall查看的是向下的值(以TP为分子，TP + FP或TP + FN为分母)。

Image: https://us.v-cdn.net/6030995/uploads/editor/hx/p772zgigzgx6.png

我认为，如果你的模型的结果给你一个混淆矩阵，其中的数字让你在精度和召回率之间取得很好的平衡，你就有一个既没有过拟合也没有欠拟合的好模型。

Image: https://us.v-cdn.net/6030995/uploads/editor/rj/mflylfc2uo2w.png

关于混淆矩阵，您可以简单地通过调整阈值(您决定将预测概率称为“是”还是“否”的截止点)来改变它。我的R闪亮应用，预测阈值，性能度量和混淆矩阵，如这篇文章，允许您检查从标准50%阈值上下调整阈值对混淆矩阵的影响。

(删除用户) · 2020年2月

你好

还有这个视频给Andrew Ng

https://www.youtube.com/watch?v=SjQyLhQIXSM

愿一切都好！
mbs

你好,陌生人!

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