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machine-learning - 机器学习模型是否可能具有低测试误差和高训练误差？

问题描述

当我们有大的测试误差和大的训练误差时，我们就说它是一个 BIAS 问题。当我们有低训练错误和高测试错误时，我们说它是方差问题。当训练误差和测试误差都足够低以至于可以接受时，我们说它是 GOOD fit 或 BEST fit 模型。

但是是否有可能有更多的训练错误然后测试错误？？？如果是，那我们怎么说呢？？此外，测试和训练集是随机选择的，因此没有进行先前的设置！

Training    Test    Model
error       error

low         low     GOOD FIT
low         high    HIGH VARIANCE
high        high    HIGH BIAS
high        low     ????????

标签： machine-learningvariance

解决方案

由于学习模型旨在减少训练错误（因为测试集在学习时不可用，因此“测试”）这是非常不可能的，我会说除非你专门创建一些发生这种情况的例子，否则它不会发生。

要发生这种情况，训练集必须是高方差之一，或者与所选模型不兼容的模型（例如，分离无法线性分离的数据的线性模型）会产生高训练误差，任何测试集都会产生一个低训练误差，它必须不反映与给定训练集中相同的方差。如果遇到这样的问题，很可能是这些套装的构造不好。由于这种情况不太可能发生，我不知道给它起什么名字

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