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..

Переоснащение и недостаточное оснащение — это две проблемы, с которыми часто сталкиваются ученые, работающие с данными, и разработчики моделей в области машинного обучения. Эти фразы объясняют связь модели с обучающими данными и ее адаптируемость к совершенно новым, непроверенным данным. Чтобы модели успешно справлялись с реальными задачами, необходимо учитывать переобучение и недостаточное оснащение. Переобучение: Когда модель слишком тщательно изучает обучающие данные, она..

В чем проблема непригодности? Недообучение — распространенная проблема в моделях машинного обучения. Фактически, это часто является основной причиной низкой производительности в проектах прогнозного моделирования. Проще говоря, недообучение происходит, когда модель не может уловить основную тенденцию или закономерность в данных. В результате модель…

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..