코딩하는 눈송이

Bias와 Variance란? bias와 variance에 앞서 $f(x), \hat{f}(x), E[\hat{f}(x)]$에 대해서 알아보자 $f(x)$ : 하나의 독립 변수 x에 대한 real value 값 $\hat{f}(x)$ : 모델에 입력된 input x에 대해서 출력하는 예측값 $E[\hat{f}(x)]$ : $\hat{f}(x)$들의 expected value로, estimated된 값들(예측값)의 평균 자 그러면 이를 바탕으로 Bias에 대해 설명해 보겠습니다. Bias란? 모델을 통해 얻은 예측값과 실제 값의 차이의 expected value(평균값) $$Bias[\hat{f}(x)] = E[\hat{f}(x) - f(x)]$$ Variance란? 예측 값이 평균에서 얼마나 퍼져 있는지..