Bias/Variance/편향과분산, 한번더_Day22(5)

 

2개의 특성까지는 그래프화를 통해 bias 와 variance 를 시각화 , 판단 가능하지만

이보다 특성이 많아질 경우 다른 기법이 필요함

 

인간의 분류 에러를 0% 라고 한다면

Train set error	1%	15%	15%	0.5%
Dev set error	11%	16%	30%	1%
	high variance	high bias	high bias high variance	good
	인간의 에러 0% 와 train set error 와의 차이를 통해 high or low bias 판단하고 train set error 와 dev set error 와의 차이를 통해 high or low variance 판단한다 (만약 인간의 분류 에러가 15%라면 , 2번째 모델 (15%,16%) 은 잘 만들어진 모델이라 볼 수 있다.

 

출처 : youtu.be/SjQyLhQIXSM