Mengimbangi Bias dan Varians

Pertukaran bias-varian ialah konsep penting dalam pembelajaran mesin dan mewakili ketegangan antara keupayaan model untuk mengurangkan ralat set latihan dan membuat generalisasi kepada contoh baharu.

Secara amnya, apabila model menjadi lebih kompleks, seperti dengan menambahkan nod pada pepohon keputusan, berat sebelah model berkurangan. Ini kerana model tersebut lebih mampu menyesuaikan diri dengan corak dan ciri khusus set latihan. Walau bagaimanapun, ini juga akan menyebabkan model kehilangan keupayaan generalisasi tertentu, dan keputusan ramalan pada set ujian mungkin menjadi lebih teruk, iaitu varians model akan meningkat.

Situasi Ralat Model

Ralat dalam ramalan model boleh dipecahkan kepada tiga bahagian:

Bunyi dalam data itu sendiri disebabkan oleh pelbagai sebab, seperti bunyi dalaman dalam peralatan fizikal atau kesilapan manusia. Bunyi yang wujud ini menjejaskan ketepatan pengukuran dan input pangkalan data kami. Untuk memerangi ini, kami boleh mengambil langkah seperti menentukur peralatan dengan tepat, melatih pengendali untuk mengurangkan ralat, dan menggunakan teknik pembersihan dan pemprosesan data untuk menghapuskan kesan hingar.

2 Sisihan model mewakili perbezaan antara ramalan model dan label sebenar data.

3 Varians model menunjukkan cara ramalan model berubah pada set latihan yang berbeza.

Biasanya, kita tidak boleh mengawal bunyi dalaman model, kita hanya boleh mengawal bias dan varians ralat ramalan. Oleh kerana ralat ramalan untuk model tertentu adalah tetap, cuba mengurangkan bias akan meningkatkan varians dan sebaliknya. Ini ialah konsep pertukaran bias-varian.

Cari keseimbangan yang betul

Model yang ideal akan meminimumkan bias dan varians. Walau bagaimanapun, dalam amalan, model tidak boleh mencapai kedua-dua matlamat secara serentak.

Apabila model terlalu mudah, seperti menggunakan regresi linear untuk memuatkan fungsi yang kompleks, ia mengabaikan maklumat penting dalam set data, mengakibatkan bias yang tinggi. Oleh itu, kami memanggil situasi ini sebagai model yang tidak sesuai dengan data.

Apabila model terlalu kompleks, seperti menggunakan polinomial tertib tinggi untuk memodelkan fungsi mudah, ia akan sesuai dengan set latihan tertentu dan oleh itu mempunyai varians yang tinggi. Dalam kes ini, kami mengatakan bahawa model mengatasi data.

Oleh itu, apabila membina dan melatih model, anda harus berusaha untuk mencari model yang berada di antara overfitting dan underfitting. Terdapat beberapa cara untuk mencari model sedemikian, bergantung pada algoritma pembelajaran mesin khusus yang digunakan.

Atas ialah kandungan terperinci Mengimbangi Bias dan Varians. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!