Отклонение измеряет отклонение между ожиданиями алгоритма обучения и фактическими результатами и описывает производительность самого алгоритма."Возможность установки", дисперсия измеряет изменение эффективности обучения, вызванное изменениями в обучающей выборке того же размера.
Смещение используется для описания подгоночной способности модели, а дисперсия используется для описания стабильности модели.
Когда степень обучения недостаточна, смещение доминирует над ошибкой обобщения модели;
Когда обучение переходит на более позднюю стадию, подгоночная способность модели повышается, и дисперсия преобладает над ошибкой обобщения модели;
Когда обучение достаточно, если способность к подгонке слишком сильна, это приведет к переобучению.
Q1 Связь между ошибкой обобщения, смещением, дисперсией и шумом
Ошибка обучаемого на обучающем наборе называется «ошибкой обучения» или «эмпирической ошибкой», а ошибка на новых выборках называется «ошибкой обобщения».
"шум"это ошибка между истинной меткой и фактической меткой в наборе данных.
"отклонение"Ошибка ожидаемого предсказания от наземной истины становится предвзятостью.
"ошибка обобщения"Его можно разложить на сумму смещения, дисперсии и шума.
Этот вопрос включает в себя множество операций с формулами. Поскольку он в основном предназначен для диалогов интервью, уравнения больше не перечислены. Если вам интересно, вы можетекликните сюдапонять конкретный процесс.
Q2 Что вызывает предвзятость и дисперсию
"отклонение"Это связано с недостаточной сложностью модели или неправильными предположениями об алгоритме обучения;
Например, реальная модель представляет собой кубическую функцию, а подобранная — квадратичную функцию, что приведет к смещению"всплеск", что является недостаточным явлением. Таким образом, ошибка обучения в основном вызвана предвзятостью.
Дисперсия обычно вызвана высокой сложностью модели;
Например, реальная модель представляет собой квадратичную функцию, а подобранная — функцию пятого порядка, что приведет к"переоснащение", дисперсия"увеличивать". Ошибка из-за дисперсии обычно отражается в изменении ошибки теста по сравнению с ошибкой обучения.
❝Наконец:
❞
Подпишитесь, чтобы увидеть больше
Посмотрите на количество моих поклонников ?