前言

要想了解如何增強機器學習模型性能，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。偏差是指樣本預測值的平均值與樣本真實值的差，而方差是指樣本預測值偏離樣本預測值平均值的程度。
其中

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

所以增強機器學習模型性能就意味著需要提高模型的準確性和穩定性。

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同學的一學期的考試情況，越靠紅心代表考試得分越高：

• 右下角同學——學渣，每次考試分數不高，而且成績還不穩定，屬于高偏差高方差的模型。
• 左下角同學——學庸，成績很穩定，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——學聰，成績還不錯，可是忽高忽低，不穩定，屬于偏差較小可是方差較大的模型。
• 左上角的同學——學霸，成鍵很棒，而且極其穩定，屬于偏差較小，方差也小的模型。

總結

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的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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