Bias und Varianz ausgleichen

Der Bias-Varianz-Kompromiss ist ein wichtiges Konzept beim maschinellen Lernen und stellt die Spannung zwischen der Fähigkeit eines Modells dar, Trainingssatzfehler zu reduzieren und auf neue Beispiele zu verallgemeinern.

Im Allgemeinen nimmt die Verzerrung des Modells ab, wenn ein Modell komplexer wird, beispielsweise durch das Hinzufügen von Knoten zu einem Entscheidungsbaum. Dies liegt daran, dass sich das Modell besser an die spezifischen Muster und Eigenschaften des Trainingssatzes anpassen kann. Dies führt jedoch auch dazu, dass das Modell eine gewisse Generalisierungsfähigkeit verliert und die Vorhersageergebnisse für den Testsatz möglicherweise schlechter werden, dh die Varianz des Modells nimmt zu.

Modellfehlersituationen

Fehler in Modellvorhersagen können in drei Teile unterteilt werden:

Rauschen in den Daten selbst wird durch verschiedene Gründe verursacht, wie zum Beispiel internes Rauschen in der physischen Ausrüstung oder menschliches Versagen. Dieses inhärente Rauschen beeinträchtigt die Genauigkeit unserer Messungen und Datenbankeingaben. Um dieses Problem anzugehen, können wir Maßnahmen wie die genaue Kalibrierung von Geräten, die Schulung von Bedienern zur Fehlerreduzierung und den Einsatz von Datenbereinigungs- und -verarbeitungstechniken ergreifen, um die Auswirkungen von Rauschen zu beseitigen.

2. Die Abweichung des Modells stellt den Unterschied zwischen der Vorhersage des Modells und der wahren Bezeichnung der Daten dar.

3. Die Varianz des Modells gibt an, wie sich die Vorhersagen des Modells bei verschiedenen Trainingssätzen ändern.

Normalerweise können wir das interne Rauschen des Modells nicht kontrollieren, wir können nur die Verzerrung und Varianz des Vorhersagefehlers kontrollieren. Da der Vorhersagefehler für ein bestimmtes Modell feststeht, erhöht der Versuch, die Verzerrung zu verringern, die Varianz und umgekehrt. Dies ist das Konzept des Bias-Varianz-Kompromisses.

Finden Sie die richtige Balance

Das ideale Modell minimiert Voreingenommenheit und Varianz. In der Praxis kann das Modell jedoch nicht beide Ziele gleichzeitig erreichen.

Wenn ein Modell zu einfach ist, z. B. die lineare Regression zur Anpassung einer komplexen Funktion verwendet, werden wichtige Informationen im Datensatz ignoriert, was zu einer hohen Verzerrung führt. Daher nennen wir diese Situation das Modell, das die Daten nicht ausreichend anpasst.

Wenn ein Modell zu komplex ist, z. B. wenn Polynome höherer Ordnung zur Modellierung einfacher Funktionen verwendet werden, passt es zu einem bestimmten Trainingssatz und weist daher eine hohe Varianz auf. In diesem Fall sagen wir, dass das Modell die Daten überpasst.

Daher sollten Sie beim Erstellen und Trainieren eines Modells danach streben, ein Modell zu finden, das zwischen Überanpassung und Unteranpassung liegt. Abhängig vom verwendeten Algorithmus für maschinelles Lernen gibt es mehrere Möglichkeiten, solche Modelle zu finden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBias und Varianz ausgleichen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!