Bias e Varianza sono due principali errori di previsione che si verificano per lo più durante un modello di apprendimento a macchina. L’apprendimento a macchina risolve numerosi problemi di cui ci preoccupiamo. Attraverso il machine learning, possiamo eseguire attività che prima non eravamo in grado di eseguire.
Poiché il machine learning risolve la maggior parte dei problemi, ci troviamo di fronte a varie sfide. Queste previsioni possono essere minacciose e influenzeranno l’esito della modalità. Ecco perché dobbiamo capire e risolvere queste previsioni.
Per progettare un modello di machine learning, dobbiamo alimentare tutti i dati importanti in modo che il modello possa fare previsioni e sviluppare nuovi dati da solo. Le variazioni renderanno un modello adatto diverso dai parametri impostati. Affrontare le variazioni e le distorsioni è frustrante perché non si può lanciare il modello o dimostrare le capacità del modello se i risultati non sono accurati.

Apprendimento supervisionato

Il compromesso tra Bias e Varianza è applicabile solo nell’apprendimento macchina supervisionato. La cosa più importante è che si utilizzano queste previsioni nella modellazione predittiva. Questo compromesso romperà l’errore di previsione in modo da poter analizzare come il vostro algoritmo sta funzionando.
Ogni modello di machine learning include un algoritmo che si allena con l’aiuto di dati rilevanti. L’algoritmo ripete lo stesso modello e migliora la capacità del modello stesso creando nuovi dati utilizzando i dati di addestramento.
Ci sono vari algoritmi che potete scegliere per i vostri modelli di machine learning. Alcuni degli algoritmi sono:
– Reti Neurali
– Alberi di decisione
– SVM
– Regressione lineare
Tutti gli algoritmi di cui sopra sono diversi l’uno dall’altro. Lo stile di lavoro dell’algoritmo e il modo in cui elaborano i dati sono tutti diversi. La quantità di Varianza e di Bias genera la differenza più importante tra questi algoritmi.

Modello finale

Dopo aver deciso l’algoritmo e i parametri utilizzati per il progetto, si prepara il modello finale inserendo i dati. Fornite molti dati al modello di machine learning. Ora dovete addestrare quei set di dati e continuare a testarli fino a quando non iniziate a trovare qualche risultato. Il modello vi aiuterà a generare la previsione dai dati precedenti e a sviluppare nuovi dati.

Tipi di errore di previsione

L’algoritmo del modello di apprendimento automatico includerà questi tre tipi di errori di previsione:
– Varianza
– Sbilanciamento
– Errore irriducibile

Cos’è il Bias?

La differenza tra il valore target e la previsione del modello si chiama Bias. È possibile modificare il Bias di un progetto cambiando l’algoritmo o il modello. Quando le ipotesi che si utilizzano nel modello sono semplici, si sperimenta il Bias.
È possibile ricavare il valore medio della previsione ripetendo il processo di costruzione del modello e conducendo il processo di campionamento. È possibile estrarre i dati di ricampionamento dal modello in quanto utilizza il set di dati di formazione e genera risultati accurati. È possibile ricampionare da vari metodi come il bootstrapping e il campionamento K fold.
Quando si ricampionano i dati, si influenza il Bias. Troverete un alto livello di Bias misurando la differenza tra i valori reali dei dati del campione con il valore medio di previsione. Se un modello è Bias, si sperimenterà un modello di underfitting. Ogni modello include un certo bias.
Troverete un alto livello di Bias in un algoritmo lineare. Questo è il motivo per cui questi algoritmi potenziano il processo di apprendimento della macchina. Il Bias si trova anche nell’analisi della regressione lineare a causa di un problema della vita reale che un semplice modello non può aiutare. Troverete un basso Bias nell’algoritmo non lineare. Un modello semplice ha più Bias.

Cos’è una Varianza?

Con Varianza, è possibile trovare la quantità della funzione di destinazione che si deve regolare se l’algoritmo utilizza diversi set di allenamento. Per semplicità, si può dire che una varianza aiuta a capire la differenza tra variabili casuali e valori attesi. La varianza non aiuta a trovare la precisione totale, ma si può trovare l’irregolarità del modello nell’utilizzo di varie previsioni da diversi set di dati di allenamento.
La varianza può causare un overfitting. In questa condizione, anche la piccola variazione causerà enormi problemi nel set di dati. Quando si dispone di un modello con elevata Varianza, i set di dati genereranno rumore casuale invece della funzione target. Il vostro modello dovrebbe avere la capacità di comprendere la differenza tra le variabili e i dati di input del risultato.
Tuttavia, quando un modello ha un basso Varianza, la previsione del modello sui dati del campione è vicina. Ci sarebbe un enorme cambiamento nella proiezione della funzione target durante l’errore di varianza.
Se un algoritmo ha una bassa Varianza, si verificherà una regressione logistica, una regressione lineare e un’analisi discriminante lineare nel modello. Dall’altro lato, con Varianza alta, si sperimenteranno vicini di k-nearest, alberi decisionali e macchine vettoriali di supporto.

Errore irriducibile

Non è possibile ridurre l’errore irriducibile o il rumore. Questi sono i dati casuali che il modello utilizza per fare la nuova previsione. Potete considerare questi dati come un insieme incompleto di caratteristiche, un problema di errata cornice o una casualità intrinseca.
Perché le distorsioni e le variazioni sono essenziali
L’algoritmo di machine learning che utilizzate per il vostro progetto utilizzerà questi modelli statistici o matematici. Attraverso questi calcoli, potrebbe sviluppare due tipi di errori:
Errore Riducibile – Potete minimizzare e controllare questo errore per migliorare l’accuratezza e l’efficienza del risultato.
Errore irriducibile – Questi errori sono naturali e non è possibile eliminare queste incertezze.
È possibile ridurre le distorsioni e le variazioni in quanto si tratta di errori riducibili. Per ridurre questi errori, è necessario selezionare un modello che abbia flessibilità e complessità adeguate. Inoltre, è possibile utilizzare dati adeguati per addestrare il modello e ridurre questi errori. Questo vi aiuterà a portare la precisione nel modello.

Conclusione

Il Bias e la Varianza sono gli elementi essenziali del machine learning che si dovrebbe imparare e comprendere. È necessario utilizzare questi componenti nell’apprendimento macchina supervisionato. Nell’apprendimento macchina supervisionato, l’algoritmo impara attraverso il set di dati di formazione e genera nuove idee e dati. È necessario mantenere l’equilibrio tra Bias e Varianza, aiutandovi a sviluppare un modello di machine learning che produca risultati accurati.
Indipendentemente dall’algoritmo utilizzato per sviluppare un modello, inizialmente troverete Varianza e Bias. Quando si cambia un componente, questo influenzerà l’altro. Quindi non è possibile ridurre entrambi i componenti a zero. Se lo fate, solleverà altri problemi. Questo è il motivo per cui è necessario utilizzare un compromesso tra il bias e la varianza. Per progettare un modello senza errori, è necessario rendere entrambi i componenti prominenti.