【发布时间】：2022-11-17 18:55:28
【问题描述】：
高偏差和低方差意味着模型欠拟合，而低偏差和高方差意味着模型过度拟合。但是，如果模型具有高偏差和高方差怎么办？你这是什么意思，我们如何解决这个问题。
我可以理解偏差和方差，但什么是高偏差和高方差，我们如何在我们的模型中解决它？
【问题讨论】：
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这是一个完全通用的问题，与编程无关。至少在这个阶段。你最好在 Math Overflow 或 Stack AI 上提问。
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这意味着您的目标（损失）没有为您的特定任务捕获模型的“优点”。例如，您想预测房屋的最佳价格，您有关于房屋及其价格的培训信息。但出于某种原因，您选择的目标不会衡量您的预测价格与真实价格的差距（例如，MSE、MAE 损失会做到这一点）。相反，您选择了一个目标来衡量您的预测价格与真实价格相比有多少位数。该模型将学会满足这种损失，但它不能解决您最初的问题。
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“高”也没有绝对的意思。当我们说“高偏差”时，它隐含着“偏差”的意思比......高方差”，反之亦然。因此，“高偏差和高方差”是自相矛盾的。
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标签： machine-learning data-science