편향과 분산의 균형

편향-분산 절충은 기계 학습에서 중요한 개념이며 훈련 세트 오류를 ​​줄이고 새로운 사례로 일반화하는 모델 능력 간의 긴장을 나타냅니다.

일반적으로 의사결정 트리에 노드를 추가하는 등 모델이 더 복잡해지면 모델의 편향이 감소합니다. 이는 모델이 훈련 세트의 특정 패턴과 특성에 더 잘 적응할 수 있기 때문입니다. 그러나 이로 인해 모델이 특정 일반화 능력을 상실하게 되고, 테스트 세트에 대한 예측 결과가 나빠질 수 있습니다. 즉, 모델의 분산이 증가하게 됩니다.

모델 오류 상황

모델 예측의 오류는 세 부분으로 나눌 수 있습니다.

데이터 자체의 노이즈는 물리적 장비의 내부 노이즈나 사람의 실수 등 다양한 이유로 발생합니다. 이러한 고유한 노이즈는 측정 및 데이터베이스 입력의 정확성에 영향을 미칩니다. 이 문제를 해결하기 위해 장비를 정확하게 교정하고, 작업자를 교육하여 오류를 줄이고, 데이터 정리 및 처리 기술을 사용하여 노이즈 효과를 제거하는 등의 조치를 취할 수 있습니다.

2. 모델의 편차는 모델의 예측과 데이터의 실제 레이블 간의 차이를 나타냅니다.

3. 모델의 분산은 다양한 훈련 세트에서 모델의 예측이 어떻게 변하는지 나타냅니다.

일반적으로 모델의 내부 노이즈는 제어할 수 없으며 예측 오류의 편향과 분산만 제어할 수 있습니다. 특정 모델의 예측 오류는 고정되어 있으므로 편향을 줄이려고 하면 분산이 증가하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이것이 편향-분산 트레이드오프(bias-variance trade-off)의 개념이다.

올바른 균형 찾기

이상적인 모델은 편향과 분산을 최소화합니다. 그러나 실제로 모델은 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 없습니다.

복잡한 함수를 맞추기 위해 선형 회귀를 사용하는 등 모델이 너무 단순한 경우 데이터 세트의 주요 정보를 무시하여 편향이 높아집니다. 따라서 우리는 이러한 상황을 데이터 과소적합 모델이라고 부릅니다.

단순 함수를 모델링하기 위해 고차 다항식을 사용하는 등 모델이 너무 복잡한 경우 특정 훈련 세트에 적합하므로 분산이 높습니다. 이 경우 모델이 데이터에 과적합되었다고 말합니다.

따라서 모델을 구축하고 훈련할 때 과적합과 과소적합 사이에 있는 모델을 찾으려고 노력해야 합니다. 사용되는 특정 기계 학습 알고리즘에 따라 이러한 모델을 찾는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

위 내용은 편향과 분산의 균형의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!