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从线性回归看偏差-方差分解（Bias-Variance Decomposition）

作者：互联网

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概述

对于数字序列1，3，5，7，？，正常情况下大家脑海里蹦出的是9，但是217314也是其一个解
9对应的数学公式为
f(x)=2x−1 f(x)=2x-1 f(x)=2x−1
217314对应的数学公式为
f(x)=181112x4−90555x3+6338852x2−452773x+217331 f(x)=\frac{18111}{2} x^{4}-90555x^{3}+\frac{633885}{2}x^{2}-452773x+217331 f(x)=218111​x4−90555x3+2633885​x2−452773x+217331
Python 实现为：

>>> def f(x):
...     return 18111/2 * pow(x,4) -90555 * pow(x,3) + 633885/2 * pow(x,2) -452773 * x +217331
... 
>>> f(1)
1.0
>>> f(2)
3.0
>>> f(3)
5.0
>>> f(4)
7.0
>>> f(5)
217341.0

当机器学习模型进行预测的时候，通常都需要把握一个非常微妙的平衡，一方面我们希望模型能够匹配更多的训练数据，相应的增加其复杂度，否则会丢失相关特征的趋势（即模型过拟合）；但是另一方面，我们又不想让模型过分的匹配训练数据，相应的舍弃部分复杂的，因为这样存在过度解析所有异常值和伪规律的风险，导致模型的泛化能力差（即模型欠拟合）。因此在模型的拟合能力和复杂度之前取得一个比较好的权衡，对于一个模型来讲十分重要。而偏差-方差分解（Bias-Variance Decomposition）就是用来指导和分析这种情况的工具。

偏差和方差定义

偏差-方差推导过程

以回归问题为例，假设样本的真实分布为p_r(x,y)，并采用平方损失函数，模型f(x)的期望错误为(公式2.1)：
R(f)=E(x,y)∼pr(x,y)[(y−f(x))2] R(f) = E_{(x,y)\sim p_r{(x,y)}} \left [ (y-f(x))^2 \right ] R(f)=E(x,y)∼pr​(x,y)​[(y−f(x))2]
那么最优模型为(公式2.2)：
f∗(x)=Ey∼pr(y∣x)[y] f^*(x) = E_{y\sim p_r{(y|x)}} \left [ y \right ] f∗(x)=Ey∼pr​(y∣x)​[y]
其中p_r(y|x)为真实的样本分布，f^*(x)为使用平方损失作为优化目标的最优模型，其损失为(公式2.3)：
ε=E(x,y)∼pr(x,y)[(y−f∗(x))2] \varepsilon = E_{(x,y)\sim p_r{(x,y)}} \left [ (y-f^*(x))^2 \right ] ε=E(x,y)∼pr​(x,y)​[(y−f∗(x))2]
损失
ε \varepsilon ε
通常是由于样本分布及其噪声引起的，无法通过优化模型来减少。
期望错误可以分解为(公式2.4)：
R(f) R(f) R(f)
=E(x,y)∼pr(x,y)[(y−f∗(x)+f∗(x)−f(x))2] = E_{(x,y)\sim p_r{(x,y)}} \left [ (y- f^*(x) + f^*(x) -f(x))^2 \right ] =E(x,y)∼pr​(x,y)​[(y−f∗(x)+f∗(x)−f(x))2]
=Ex∼pr(x)[(f(x)−f∗(x))2]+ε = E_{x\sim p_r{(x)}}\left [ (f(x) - f^*(x))^2 \right ] + \varepsilon =Ex∼pr​(x)​[(f(x)−f∗(x))2]+ε
公式2.4中的第一项是机器学习可以优化的真实目标，是当前模型和最优模型之间的差距。

在实际训练一个模型f(x)时，训练集D是从真实分布p_r(x,y)上独立同分布的采样出来的有限样本集合。不同的训练集会得到不同的模型。令f_D(x)表示在训练集D上学习到的模型，一个机器学习算法（包括模型和优化算法）的能力可以通过模型在不同训练集上的平均性能来体现。

对于单个样本x，不同训练集D得到的模型f_D(x)和最优模型f^*(x)的上的期望差距为（公式2.5）：
ED[(fD(x)−f∗(x))2] E_D[( f_D(x)-f^*(x) )^2] ED​[(fD​(x)−f∗(x))2]
=ED[(fD(x)−ED[fD(x)]+ED[fD(x)]−f∗(x))2] =E_D\left [ ( f_D(x) - E_D[f_D(x)] +E_D[f_D(x)] -f^*(x) )^2 \right ] =ED​[(fD​(x)−ED​[fD​(x)]+ED​[fD​(x)]−f∗(x))2]
=(ED[fD(x)]−f∗(x))2)+ED[(fD(x)−ED[fD(x)])2] =( E_D[f_D(x)] -f^*(x) )^2 ) + E_D[(f_D(x) - E_D[f_D(x)] )^2] =(ED​[fD​(x)]−f∗(x))2)+ED​[(fD​(x)−ED​[fD​(x)])2]
公式2.5最后一行中的第一项为偏差(bias)，是指一个模型在不同训练集上的平均性能和与最优模型的差异，偏差可以用来衡量一个模型的拟合能力；第二项是方差（variance），是指一个模型在不同训练集上的差异，可以用来衡量一个模型是否容易过拟合。

集合公式2.4和公式2.5，期望错误可以分解为(公式2.6)：
R(f)=(bias)2+variance+ε R(f)= (bias)^2 + variance + \varepsilon R(f)=(bias)2+variance+ε
其中
(bias)2=EX[ED[fD(x)]−f∗(x))2] (bias)^2 = E_X[E_D[f_D(x)] -f^*(x) )^2 ] (bias)2=EX​[ED​[fD​(x)]−f∗(x))2]
variance=EX[ED[(fD(x)−ED[fD(x)])2]] variance = E_X [ E_D[(f_D(x) - E_D[f_D(x)] )^2] ] variance=EX​[ED​[(fD​(x)−ED​[fD​(x)])2]]
最小化期望错误等价于最小化偏差和方差之和。

偏差和方差分析

在这里插入图片描述
上图为机器学习中偏差和方差的四种不同情况。每个图的中心点为最优模型f*(x)，蓝点为不同训练集D 上得到的模型f_D(x)。

方差一般会随着训练样本的增加而减少。当样本比较多时，方差比较少，我们可以选择能力强的模型来减少偏差。然而在很多机器学习任务上，训练集上往往都比较有限，最优的偏差和最优的方差就无法兼顾。

随着模型复杂度的增加，模型的拟合能力变强，偏差减少而方差增大，从而导致过拟合。以结构错误最小化为例，我们可以调整正则化系数λ来控制模型的复杂度。当λ变大时，模型复杂度会降低，可以有效地减少方差，避免过拟合，但偏差会上升。当λ过大时，总的期望错误反而会上升。因此，正则化系数λ需要在偏差和方差之间取得比较好的平衡。下图给出了机器学习模型的期望错误、偏差和方差随复杂度的变化情况。最优的模型并不一定是偏差曲线和方差曲线的交点。

在这里插入图片描述
偏差和方差分解给机器学习模型提供了一种分析途径，但在实际操作中难以直接衡量。一般来说，当一个模型在训练集上的错误率比较高时，说明模型的拟合能力不够，偏差比较高。这种情况可以增加数据特征、提高模型复杂度，减少正则化系数等操作来改进模型。当模型在训练集上的错误率比较低，但验证集上的错误率比较高时，说明模型过拟合，方差比较高。这种情况可以通过降低模型复杂度，加大正则化系数，引入先验等方法来缓解。此外，还有一种有效的降低方差的方法为集成模型，即通过多个高方差模型的平均来降低方差。

标签：偏差,方差,ED,模型,fD,Bias,Decomposition,拟合,Variance
来源： https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/88809038