机器学习老中医：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差

选自dataquest作者：Alex Olteanu机器之心编译参与：Nurhachu Null、刘晓坤学习曲线是监督学习算法中诊断模型 bias 和 variance 的很好工具。本文将介绍如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 来生成学习曲线，以及如何使用学习曲线来诊断模型的 bias 和 variance，引导进一步的优化策略。在构建机器学习模型的时候，我们希望尽可能地保持最低的误差。误差的两个主要来源是 bias（偏差）和 variance（方差）。如果成功地将这两者减小了，我们就能构建更加准确的模型。但是如何诊断 bias 和 variance 呢？如果检测到了这两者中存在的异常，又该如何处理呢？在这篇文章中，我们将使用学习曲线来回答以上两个问题。我们会使用实际的数据集来预测电厂的电能输出。在预测电厂的电能输出 ………………………………