Публикации по теме 'bias-variance-tradeoff'


Методы перекрестной проверки
Для любой модели в машинном обучении считается лучшей практикой, если модель тестируется с независимым набором данных. Обычно любая модель будет работать с неизвестным набором данных, который также известен как обучающий набор. В реальном сценарии модель будет проверяться на эффективность и точность с другим уникальным набором данных. В этих обстоятельствах мы хотели бы, чтобы наша модель была достаточно эффективной или, по крайней мере, имела такую ​​же эффективность, что и обучающие..
Компромисс смещения и дисперсии для моделирования
Интуитивное понимание переобучения и недообучения с помощью моделей статистического обучения на примере. Мысленный эксперимент Предположим, мы пытаемся предсказать некоторые явления Y . Пусть X будет всеми другими переменными во вселенной, кроме Y , которые можно использовать для объяснения Y . Тогда существует некоторая функция g ( X ), которая наилучшим образом предсказывает Y . Наконец, давайте предположим, что Y , будучи случайным событием, невозможно точно предсказать...
Компромисс смещения и дисперсии
При разработке моделей машинного обучения специалисты по машинному обучению обычно сталкиваются с проблемой выбора лучшей модели. Как правило, наилучшей моделью является модель с наименьшей возможной ошибкой прогнозирования. Поэтому, чтобы найти лучшую модель, нам нужно минимизировать ошибку прогноза. Ошибка предсказания для любого алгоритма машинного обучения может быть разбита на Неустранимая ошибка Предвзятость Дисперсия Неисправимая ошибка Неустранимые ошибки — это..
Разгадка тайн недостаточного и переоснащения в проектах по науке о данных
В проекте по науке о данных после создания подходящей модели и ее реализации мы часто сталкиваемся с определенными проблемами при оценке успешности модели. Двумя такими проблемами являются недооснащение и переобучение. Цель модели — выявить взаимосвязь и значение между зависимыми и независимыми переменными. В этом случае мы ожидаем, что модель изучит структуру данных, а не запомнит ее. 📌 Недостаточное оснащение . Модель недостаточно хорошо усваивает данные. Он имеет высокую..
Компромисс смещения и дисперсии и введение
Алгоритмы контролируемого машинного обучения лучше всего можно понять через призму компромисса смещения и дисперсии. В этом посте вы узнаете о компромиссе смещения и дисперсии и о том, как его использовать, чтобы лучше понять алгоритмы машинного обучения и повысить производительность ваших данных. Обзор смещения и дисперсии В контролируемом машинном обучении алгоритм изучает модель из обучающих данных. Целью любого алгоритма машинного обучения с учителем является наилучшая оценка..
Дилемма смещения-дисперсии, переоснащение и недообучение
Смещение и дисперсия играют важную роль в производительности модели, что может привести к переоснащению или недообучению. При поиске хорошей контролируемой модели машинного обучения мы хотим избежать обеих ситуаций и найти наилучшее условие для предвзятости и дисперсии. Поэтому очень важно понимать предвзятость и дисперсию, а также то, как мы можем наилучшим образом скорректировать эти ошибки. Введение При написании модели контролируемого машинного обучения (ML), независимо от того,..
Принцип выбора модели:
Прежде чем выбрать какую-либо модель, необходимо иметь в виду, что разные модели хорошо подходят для разных типов ситуаций. Некоторые хорошо работают с многомерными данными, а некоторые нет. Точно так же некоторые могут обрабатывать зашумленные данные и пропущенные значения, тогда как некоторые не могут этого сделать. Таким образом, каждый класс моделей имеет свои сильные и слабые стороны. В зависимости от вычислительных ресурсов и типа данных, которые у вас есть, вам необходимо..