バイアスと分散のバランスを取る

バイアスと分散のトレードオフは機械学習における重要な概念であり、トレーニング セットのエラーを削減するモデルの能力と新しい例に一般化するモデルの能力との間の緊張を表します。

一般に、デシジョン ツリーにノードを追加するなど、モデルがより複雑になるにつれて、モデルのバイアスは減少します。これは、モデルがトレーニング セットの特定のパターンや特性によりよく適応できるためです。ただし、これによりモデルの一般化能力が失われ、テスト セットの予測結果が悪くなる、つまりモデルの分散が増加する可能性があります。

モデル内のエラー条件

モデル予測のエラーは 3 つの部分に分類できます:

データ自体のノイズは、次のようなさまざまな理由によって発生します。物理的な機器としての内部ノイズまたは人為的エラー。この固有のノイズは、測定値とデータベース入力の精度に影響を与えます。これに対処するには、機器を正確に校正し、エラーを減らすためにオペレーターをトレーニングし、データのクリーニングと処理技術を使用してノイズの影響を排除するなどの措置を講じることができます。

2. モデルの偏差は、モデルの予測とデータの真のラベルの間の差異を表します。

3. モデルの分散は、さまざまなトレーニング セットでのモデルの予測の変化を示します。

通常、モデルの内部ノイズを制御することはできません。制御できるのは予測誤差のバイアスと分散のみです。特定のモデルの予測誤差は固定されているため、バイアスを減らそうとすると分散が増加し、その逆も同様です。これは、バイアスと分散のトレードオフの概念です。

適切なバランスを見つける

理想的なモデルは、バイアスと分散を最小限に抑えます。ただし、実際には、モデルは両方の目標を同時に達成することはできません。

線形回帰を使用して複雑な関数を近似するなど、モデルが単純すぎる場合、データセット内の重要な情報が無視され、高いバイアスが生じます。したがって、この状況をデータの適合が不十分なモデルと呼びます。

単純な関数をモデル化するために高次の多項式を使用するなど、モデルが複雑すぎる場合、モデルは特定のトレーニング セットに適合するため、分散が高くなります。この場合、モデルがデータを過剰適合していると言います。

したがって、モデルを構築してトレーニングするときは、過学​​習と過小学習の間のモデルを見つけるように努める必要があります。このようなモデルを見つけるには、使用される特定の機械学習アルゴリズムに応じて、いくつかの方法があります。

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