准确是两个概念。准是 bias 小,确是 variance 小。准确是相对概念,因为 bias-variance tradeoff。
——Liam Huang
在机器学习领域,人们总是希望使自己的模型尽可能准确地描述数据背后的真实规律。通俗所言的「准确」,其实就是误差小。在领域中,排除人为失误,人们一般会遇到三种误差来源:随机误差、偏差和方差。偏差和方差又与「欠拟合」及「过拟合」紧紧联系在一起。由于随机误差是不可消除的,所以此篇我们讨论在偏差和方差之间的权衡(Bias-Variance Tradeoff)。