Équilibrer le biais et la variance

Le compromis biais-variance est un concept important dans l'apprentissage automatique et représente la tension entre la capacité d'un modèle à réduire les erreurs des ensembles d'entraînement et à généraliser à de nouveaux exemples.

Généralement, lorsqu'un modèle devient plus complexe, par exemple en ajoutant des nœuds à un arbre de décision, le biais du modèle diminue. En effet, le modèle est mieux à même de s'adapter aux modèles et caractéristiques spécifiques de l'ensemble de formation. Cependant, cela entraînera également une perte du modèle dans une certaine capacité de généralisation et les résultats de prédiction sur l'ensemble de test pourraient se détériorer, c'est-à-dire que la variance du modèle augmentera.

Situations d'erreur du modèle

Les erreurs dans les prédictions du modèle peuvent être décomposées en trois parties :

Le bruit dans les données elles-mêmes est causé par diverses raisons, telles que le bruit interne dans l'équipement physique ou l'erreur humaine. Ce bruit inhérent affecte la précision de nos mesures et des entrées de notre base de données. Pour lutter contre cela, nous pouvons prendre des mesures telles que l’étalonnage précis des équipements, la formation des opérateurs pour réduire les erreurs et l’utilisation de techniques de nettoyage et de traitement des données pour éliminer les effets du bruit.

2. L'écart du modèle représente la différence entre la prédiction du modèle et la véritable étiquette des données.

3. La variance du modèle indique comment les prédictions du modèle changent sur différents ensembles d'entraînement.

Habituellement, nous ne pouvons pas contrôler le bruit interne du modèle, nous pouvons uniquement contrôler le biais et la variance de l'erreur de prédiction. Puisque l’erreur de prédiction pour un modèle donné est fixe, tenter de réduire le biais augmentera la variance et vice versa. C’est le concept du compromis biais-variance.

Trouvez le bon équilibre

Le modèle idéal minimisera les biais et la variance. Cependant, en pratique, le modèle ne peut pas atteindre les deux objectifs simultanément.

Lorsqu'un modèle est trop simple, comme l'utilisation d'une régression linéaire pour ajuster une fonction complexe, il ignore les informations clés de l'ensemble de données, ce qui entraîne un biais élevé. Par conséquent, nous appelons cette situation le modèle sous-ajusté les données.

Lorsqu'un modèle est trop complexe, comme l'utilisation de polynômes d'ordre élevé pour modéliser des fonctions simples, il s'adaptera à un ensemble d'entraînement spécifique et aura donc une variance élevée. Dans ce cas, on dit que le modèle surajuste les données.

Par conséquent, lors de la construction et de l'entraînement d'un modèle, vous devez vous efforcer de trouver un modèle qui se situe entre le surapprentissage et le sous-apprentissage. Il existe plusieurs façons de trouver de tels modèles, en fonction de l'algorithme d'apprentissage automatique spécifique utilisé.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!