El sesgo y la varianza son dos de los principales errores de predicción que se producen principalmente durante un modelo de aprendizaje de la máquina. El aprendizaje automático resuelve numerosos problemas que nos preocupan. A través del aprendizaje automático, podemos realizar actividades que antes no podíamos realizar.
Como el aprendizaje automático resuelve la mayoría de los problemas, nos enfrentamos a varios retos. Estas predicciones pueden ser amenazantes y afectarán el resultado del modo. Por eso necesitamos entender y resolver estas predicciones.
Para diseñar un modelo de aprendizaje automático, necesitamos alimentar todos los datos importantes para que el modelo pueda hacer predicciones y desarrollar nuevos datos por sí mismo. Las variaciones harán que un modelo de ajuste sea diferente de los parámetros que se establezcan. Tratar con las varianzas y el sesgo es frustrante, ya que no se puede lanzar el modelo o demostrar las habilidades del mismo a menos que los resultados sean precisos.

Aprendizaje supervisado

El equilibrio entre sesgo y variación sólo es aplicable en el aprendizaje supervisado de la máquina. Lo más importante es que se utilizan estas predicciones en el modelado predictivo. Este equilibrio romperá el error de predicción para que puedas analizar el rendimiento de tu algoritmo.
Cada modelo de aprendizaje de máquinas incluye un algoritmo que se entrena con la ayuda de datos relevantes. El algoritmo repite el mismo modelo y mejora la capacidad del modelo al crear nuevos datos utilizando los datos de entrenamiento.
Hay varios algoritmos que puede elegir para sus modelos de aprendizaje automático. Algunos de los algoritmos son:
– Redes neuronales
– Árboles de decisión
– SVM
– Regresión lineal
Todos los algoritmos anteriores son diferentes entre sí. El estilo de trabajo del algoritmo y la forma en que procesan los datos son diferentes. La cantidad de Varianza y Sesgo generan la diferencia más importante entre estos algoritmos.

Modelo final

Después de decidir el algoritmo y los parámetros que utiliza para su proyecto, prepara su modelo final insertando los datos. Proporcionas muchos datos al modelo de aprendizaje de la máquina. Ahora necesitas entrenar esos conjuntos de datos y seguir probando hasta que empieces a encontrar algunos resultados. El modelo ayudará a generar la predicción a partir de los datos anteriores y a desarrollar nuevos datos.

Tipos de error de predicción

El algoritmo del modelo de aprendizaje de la máquina incluirá estos tres tipos de errores de predicción:
– Variación
– Bias
– Error Irreducible

¿Qué es Bias?

La diferencia entre la cantidad de valor objetivo y la predicción del modelo se llama Sesgo. Puedes cambiar el Sesgo de un proyecto cambiando el algoritmo o el modelo. Cuando las suposiciones que usas en el modelo son simples, experimentarás el Sesgo.
Puede obtener el valor promedio de la predicción repitiendo el proceso de construcción del modelo y llevando a cabo el proceso de muestreo. Puede extraer datos de remuestreo del modelo a medida que éste utiliza el conjunto de datos de capacitación y generar resultados precisos. Puede remuestrear desde varios métodos como el bootstrapping y el muestreo de pliegue K.
Cuando se remuestrea los datos, se afecta el sesgo. Encontrarás un alto nivel de Sesgo midiendo la diferencia entre los verdaderos valores de los datos de la muestra con el valor promedio de la predicción. Si un modelo es el Sesgo, experimentarás un modelo de bajo ajuste. Cada modelo incluye algún sesgo.
Encontrarás un alto Sesgo en un algoritmo lineal. Es por eso que estos algoritmos impulsan el proceso de aprendizaje de la máquina. También encontrarás sesgo en el análisis de regresión lineal debido a un problema de la vida real que un simple modelo no puede ayudar. Encontrarás un sesgo bajo en el algoritmo no lineal. Un modelo simple tiene más sesgo.

¿Qué es una Varianza?

Con la Varianza, puedes encontrar la cantidad de la función objetivo que tienes que ajustar si el algoritmo está usando diferentes conjuntos de entrenamiento. Para mantenerlo simple, puedes decir que una varianza te ayuda a comprender la diferencia entre las variables aleatorias y los valores esperados. La varianza no te ayuda a encontrar la precisión total, pero puedes encontrar la irregularidad del modelo al usar varias predicciones de diferentes conjuntos de datos de entrenamiento.
La varianza puede causar una sobrecarga. En esta condición, incluso la pequeña variación causará enormes problemas en el conjunto de datos. Cuando tienes un modelo con alta varianza, los conjuntos de datos generarán ruido aleatorio en lugar de la función objetivo. Su modelo debe tener la capacidad de comprender la diferencia entre las variables y los datos de entrada del resultado.
Sin embargo, cuando un modelo tiene baja Varianza, la predicción del modelo sobre los datos de la muestra es cercana. Habría un gran cambio en la proyección de la función objetivo durante el error de varianza.
Si un algoritmo tiene baja Varianza, experimentará una regresión logística, una regresión lineal y un análisis discriminante lineal en el modelo. Por otro lado, con una alta varianza, experimentarás vecinos cercanos, árboles de decisión y máquinas de vectores de apoyo.

Error Irreducible

No se puede reducir el error o el ruido irreducible. Estos son los datos aleatorios que el modelo utiliza para hacer la nueva predicción. Puedes considerar estos datos como un conjunto de características incompletas, un problema mal enmarcado o una aleatoriedad inherente.
Por qué el sesgo y las variaciones son esenciales
El algoritmo de aprendizaje de la máquina que utilice para su proyecto utilizará estos modelos estadísticos o matemáticos. A través de estos cálculos, podría desarrollar dos tipos de errores:
Error Reducible – Puede minimizar y controlar este error para mejorar la precisión y la eficiencia del resultado.
Error Irreducible – Estos errores son naturales, y no se pueden eliminar estas incertidumbres.
Puedes reducir el sesgo y las variaciones ya que son errores reducibles. Para reducir estos errores, necesitas seleccionar un modelo que tenga la flexibilidad y complejidad adecuadas. Además, puede utilizar datos adecuados para entrenar el modelo y reducir estos errores. Esto le ayudará a llevar la precisión del modelo.

Conclusión

El sesgo y la variación son los elementos esenciales del aprendizaje de la máquina que debes aprender y entender. Necesitas usar estos componentes en el aprendizaje automático supervisado. En el aprendizaje automático supervisado, el algoritmo aprende a través del conjunto de datos de entrenamiento y genera nuevas ideas y datos. Necesitas mantener el equilibrio entre sesgo y varianza, ayudándote a desarrollar un modelo de aprendizaje automático que produzca resultados de datos precisos.
Sin importar el algoritmo que uses para desarrollar un modelo, inicialmente encontrarás Varianza y Sesgo. Cuando cambias un componente, afectará al otro. Así que no puedes reducir ambos componentes a cero. Si lo haces, surgirán otros problemas. Es por eso que necesitas usar un equilibrio entre sesgo y varianza. Para diseñar un modelo sin errores, necesitas hacer que ambos componentes sean prominentes.