Bias und Varianz sind zwei Hauptvorhersagefehler, die meist bei einem maschinellen Lernmodell auftreten. Maschinelles Lernen löst zahlreiche Probleme, über die wir uns Sorgen machen. Durch maschinelles Lernen können wir Aktivitäten durchführen, die wir vorher nicht durchführen konnten.
Da maschinelles Lernen die meisten Probleme löst, stehen wir vor verschiedenen Herausforderungen. Diese Vorhersagen können bedrohlich sein und werden das Ergebnis des Modus beeinflussen. Aus diesem Grund müssen wir diese Vorhersagen verstehen und lösen.
Um ein Modell für maschinelles Lernen zu entwerfen, müssen wir alle wichtigen Daten einspeisen, damit das Modell Vorhersagen treffen und selbständig neue Daten entwickeln kann. Varianzen führen dazu, dass ein passendes Modell von den eingestellten Parametern abweicht. Der Umgang mit Varianzen und Bias ist frustrierend, da Sie Ihr Modell nicht starten oder die Fähigkeiten des Modells demonstrieren können, wenn die Ergebnisse nicht genau sind.

Überwachtes Lernen

Der Kompromiss zwischen Bias vs. Varianz ist nur beim überwachten maschinellen Lernen anwendbar. Am wichtigsten ist, dass Sie diese Vorhersagen in der prädiktiven Modellierung verwenden. Dieser Kompromiss bricht den Vorhersagefehler auf, sodass Sie analysieren können, wie Ihr Algorithmus arbeitet.
Jedes Modell für maschinelles Lernen enthält einen Algorithmus, den Sie mit Hilfe von relevanten Daten trainieren. Der Algorithmus wiederholt das gleiche Modell und verbessert die Fähigkeit des Modells, indem er neue Daten unter Verwendung der Trainingsdaten erstellt.
Es gibt verschiedene Algorithmen, die Sie für Ihre maschinellen Lernmodelle wählen können. Einige der Algorithmen sind:
– Neuronale Netze
– Entscheidungsbäume
– SVM
– Lineare Regression
Alle oben genannten Algorithmen unterscheiden sich voneinander. Die Arbeitsweise der Algorithmen und die Art und Weise, wie sie die Daten verarbeiten, unterscheiden sich alle. Die Menge der Varianz und des Bias erzeugen den wichtigsten Unterschied zwischen diesen Algorithmen.

Endgültiges Modell

Nachdem Sie entschieden haben, welchen Algorithmus und welche Parameter Sie für Ihr Projekt verwenden, bereiten Sie Ihr endgültiges Modell vor, indem Sie die Daten einfügen. Sie stellen dem maschinellen Lernmodell eine Menge Daten zur Verfügung. Nun müssen Sie diese Datensätze trainieren und so lange testen, bis Sie erste Ergebnisse erhalten. Das Modell wird Ihnen dabei helfen, die Vorhersage aus früheren Daten zu generieren und neue Daten zu entwickeln.

Arten von Vorhersagefehlern

Der Algorithmus des maschinellen Lernmodells beinhaltet diese drei Arten von Vorhersagefehlern:
– Varianz
– Verzerrung
– Unreduzierbarer Fehler

Was ist Bias?

Die Differenz zwischen dem Betrag des Zielwerts und der Vorhersage des Modells wird als Bias bezeichnet. Sie können den Bias eines Projekts ändern, indem Sie den Algorithmus oder das Modell ändern. Wenn die Annahmen, die Sie im Modell verwenden, einfach sind, werden Sie Bias erfahren.
Sie können den Durchschnittswert der Vorhersage ableiten, indem Sie den Erstellungsprozess des Modells wiederholen und den Stichprobenprozess durchführen. Sie können Resampling-Daten aus dem Modell extrahieren, während es den Trainingsdatensatz verwendet und genaue Ergebnisse erzeugt. Sie können Resampling mit verschiedenen Methoden durchführen, wie z. B. Bootstrapping und K-Fold Sampling.
Wenn Sie die Daten neu abtasten, beeinflussen Sie den Bias. Sie finden ein hohes Maß an Bias, indem Sie die Differenz zwischen den wahren Werten der Stichprobendaten und dem durchschnittlichen Vorhersagewert messen. Wenn ein Modell einen Bias aufweist, haben Sie ein unterdurchschnittlich passendes Modell. Jedes Modell enthält eine gewisse Verzerrung.
Sie werden einen hohen Bias in einem linearen Algorithmus finden. Das ist der Grund, warum diese Algorithmen den maschinellen Lernprozess fördern. Sie werden auch Bias in der linearen Regressionsanalyse finden, aufgrund eines realen Problems, bei dem ein einfaches Modell nicht helfen kann. Sie werden einen geringen Bias im nicht-linearen Algorithmus finden. Ein einfaches Modell hat mehr Bias.

Was ist eine Varianz?

Mit der Varianz können Sie die Größe der Zielfunktion finden, die Sie anpassen müssen, wenn der Algorithmus verschiedene Trainingssätze verwendet. Um es einfach zu halten, kann man sagen, dass eine Varianz Ihnen hilft, den Unterschied zwischen Zufallsvariablen und erwarteten Werten zu verstehen. Die Varianz hilft Ihnen nicht, die Gesamtgenauigkeit zu finden, aber Sie können die Unregelmäßigkeit des Modells bei der Verwendung verschiedener Vorhersagen aus unterschiedlichen Trainingsdatensätzen finden.
Die Varianz kann eine Überanpassung verursachen. In diesem Zustand verursacht selbst die kleine Varianz im Datensatz große Probleme. Wenn Sie ein Modell mit hoher Varianz haben, werden die Datensätze zufälliges Rauschen anstelle der Zielfunktion erzeugen. Ihr Modell sollte die Fähigkeit haben, den Unterschied zwischen Variablen und Eingabedaten des Ergebnisses zu verstehen.
Wenn ein Modell jedoch eine niedrige Varianz hat, liegt die Vorhersage des Modells über die Beispieldaten nahe. Es würde eine große Änderung in der Projektion der Zielfunktion während des Varianzfehlers geben.
Wenn ein Algorithmus eine niedrige Varianz hat, werden Sie logistische Regression, lineare Regression und lineare Diskriminanzanalyse im Modell erleben. Auf der anderen Seite, mit hoher Varianz, werden Sie k-nearest neighbors, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen erleben.

Irreduzierbarer Fehler

Sie können den irreduziblen Fehler oder das Rauschen nicht reduzieren. Dies sind die Zufallsdaten, die das Modell für die neue Vorhersage verwendet. Sie können diese Daten als unvollständigen Feature-Satz, als falsches Problem oder als inhärente Zufälligkeit betrachten.
Warum Bias und Varianzen wichtig sind
Der Algorithmus für maschinelles Lernen, den Sie für Ihr Projekt verwenden, nutzt diese statistischen oder mathematischen Modelle. Durch diese Berechnungen können zwei Arten von Fehlern entstehen:
Reduzierbarer Fehler – Sie können diesen Fehler minimieren und kontrollieren, um die Genauigkeit und Effizienz des Ergebnisses zu verbessern.
Irreducible Error – Diese Fehler sind natürlich, und Sie können diese Unsicherheiten nicht beseitigen.
Sie können Bias und Varianzen reduzieren, da dies reduzierbare Fehler sind. Um diese Fehler zu reduzieren, müssen Sie ein Modell mit geeigneter Flexibilität und Komplexität auswählen. Außerdem können Sie geeignete Daten für das Training des Modells verwenden und diese Fehler reduzieren. Dies wird Ihnen dabei helfen, die Genauigkeit des Modells zu erhöhen.

Fazit

Bias und Varianz sind die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, die Sie lernen und verstehen sollten. Sie müssen diese Komponenten beim überwachten maschinellen Lernen verwenden. Beim überwachten maschinellen Lernen lernt der Algorithmus durch den Trainingsdatensatz und generiert neue Ideen und Daten. Sie müssen das Gleichgewicht zwischen Bias und Varianz wahren, damit Sie ein maschinelles Lernmodell entwickeln können, das genaue Datenergebnisse liefert.
Unabhängig davon, welchen Algorithmus Sie zur Entwicklung eines Modells verwenden, werden Sie anfangs Variance und Bias vorfinden. Wenn Sie eine Komponente ändern, wirkt sich das auf die andere aus. Sie können also nicht beide Komponenten auf Null reduzieren. Wenn Sie das tun, wird es andere Probleme aufwerfen. Aus diesem Grund müssen Sie einen Kompromiss zwischen Bias und Varianz verwenden. Um ein fehlerfreies Modell zu entwerfen, müssen Sie diese beiden Komponenten hervorheben.