Компромисс смещения и дисперсии В этой части статьи, целью которой является эта статья, будут рассмотрены предвзятость и дисперсия в машинном обучении. Смещение — это систематическая ошибка, возникающая в модели машинного обучения из-за неверных предположений в процессе машинного обучения. Мы можем определить предвзятость как ошибку между средней моделью и истинной правдой. Это относится к тому, насколько хорошо модель соответствует набору обучающих данных. С другой стороны, дисперсия..

«Один размер не подходит всем». Это верно в науке о данных. Каждые данные, каждая проблема требуют некоторой адаптации решений. Это несоответствие вызвано двумя очень распространенными проблемами: недообучение и переоснащение . Мой друг привел очень интересную аналогию, чтобы понять это, Недостаточно — неподготовленность к экзамену. Переобучение — зубрежка перед экзаменом. Если студент зубрит вопросы, он напишет неправильный ответ на экзамене, если в вопросе будет небольшое..

Регуляризация — это набор методов, используемых в машинном обучении для предотвращения переобучения модели обучающим данным. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и изучает шум в обучающих данных, что приводит к снижению производительности на новых, невидимых данных. Регуляризация — одна из важнейших концепций машинного обучения. Регуляризация в машинном обучении предотвращает переоснащение модели. Это в основном уменьшает или упорядочивает коэффициент признаков до нуля...

Обобщение машинного обучения Обобщения моделей машинного обучения, работа с невидимыми данными (т. е. не с обучающими данными). Ниже приведены некоторые соображения: Переобучение: Переоснащение происходит, когда модель была перепроектирована. Это может произойти двумя способами: Модель обучается на слишком многих функциях: модель обучается на всех функциях, и гипотеза становится очень сложной. Модель слишком долго обучается: решение проблемы переобучения в результате..

Давайте разберемся, что такое компромисс смещения и дисперсии Давайте сначала узнаем о том, что такое недообучение и переоснащение: Недостаточная подгонка модели . Когда модель не может точно уловить взаимосвязь между зависимой и независимой переменными и генерирует высокую ошибку как на обучающем наборе, так и на тестовом наборе. Переоснащение модели : когда модель изучает каждую деталь обучающих данных, включая шум (выбросы), которые негативно влияют на нашу модель, которая не..