Краткое введение в концепцию смещения и дисперсии и то, как они способствуют недообучению и переоснащению в машинном обучении. Оценка — самый важный шаг в построении модели машинного обучения. При оценке модели ошибку можно разложить на две составляющие: смещение и дисперсию. Понимание предвзятости и дисперсии важно для изучения концепций переобучения и недообучения. Итак, что мы подразумеваем под предвзятостью и дисперсией Смещение — это степень ошибки, обнаруженной в данных..

В поисках сладкого места Создавая модели машинного обучения, мы очень внимательно следим за тем, чтобы наши модели не соответствовали нашим обучающим данным. Мы не можем сказать, что у нас есть «хорошая» модель, пока она не сможет дать нам не только низкую ошибку в наших обучающих данных, но и низкую ошибку для новых релевантных данных (она хорошо обобщает). Что такое смещение? Термин смещения указывает на то, насколько наша модель не соответствует обучающим данным. Если..

Предвзятость и дисперсия в машинном обучении Привет, ребята, сегодня я собираюсь добавить статью о том, что такое смещение и дисперсия в машинном обучении и какова роль этих двух слов. Давайте начнем : - Большинство из нас, кто уже работает или только начал заниматься наукой о данных, очевидно, могут столкнуться с терминами Предвзятость и Вариантность . Здесь я попытаюсь объяснить это простыми словами, надеюсь, вы найдете это полезным. ошибка(X) = шум(X) + смещение(X) +..

Каждый раз, когда мы оцениваем предсказательную силу модели, важно понимать связанные с ней ошибки. В машинном обучении ошибка представлена ​​следующим уравнением: Ошибка = смещение² + отклонение + неснижаемая ошибка Чтобы понять каждый термин, нам сначала нужно понять переоснащение и недооценку модели. Переоснащение: когда модель выходит за рамки данных, она следует за данными, и из-за этого она не сможет обобщить невидимые данные. В случае переобучения ошибка обучающего набора..