Bias en Variantie zijn twee belangrijke voorspellingsfouten die meestal voorkomen tijdens een machinaal leermodel. Machinaal leren lost tal van problemen op waar we ons zorgen over maken. Door middel van machinaal leren kunnen we activiteiten uitvoeren die we voorheen niet konden uitvoeren.
Omdat machinaal leren de meeste problemen oplost, staan we voor verschillende uitdagingen. Deze voorspellingen kunnen bedreigend zijn en zullen de uitkomst van de modus beïnvloeden. Daarom moeten we deze voorspellingen begrijpen en oplossen.
Om een machinaal leermodel te ontwerpen, moeten we alle belangrijke gegevens invoeren, zodat het model zelf voorspellingen kan doen en nieuwe gegevens kan ontwikkelen. Varianten maken een passend model anders dan de parameters die je instelt. Het omgaan met variaties en vertekening is frustrerend, omdat u uw model niet kunt lanceren of de vaardigheden van het model kunt demonstreren, tenzij de resultaten nauwkeurig zijn.

Begeleid leren

De afweging tussen Bias versus Variance is alleen van toepassing bij gecontroleerd machinaal leren. Het belangrijkste is dat je deze voorspellingen gebruikt in de voorspellende modellering. Deze afweging zal de voorspellingsfout doorbreken, zodat u kunt analyseren hoe uw algoritme presteert.
Elk machinaal leermodel bevat een algoritme dat u traint met behulp van relevante gegevens. Het algoritme herhaalt hetzelfde model en verbetert de mogelijkheden van het model door nieuwe gegevens te maken met behulp van de trainingsgegevens.
Er zijn verschillende algoritmen die u kunt kiezen voor uw machine leermodellen. Enkele van de algoritmen zijn:
– Neurale netwerken
– Besluit Bomen
– SVM
– Lineaire Regressie
Alle bovenstaande algoritmen zijn verschillend van elkaar. De werkstijl van het algoritme en de manier waarop ze de gegevens verwerken verschillen allemaal. De hoeveelheid Variantie en Bias genereren het belangrijkste verschil tussen deze algoritmen.

Eindmodel

Nadat u het algoritme en de parameters die u gebruikt voor uw project heeft bepaald, bereidt u uw definitieve model voor door de gegevens in te voegen. U levert veel gegevens aan het machinaal leermodel. Nu moet je die datasets trainen en blijven testen tot je resultaten hebt gevonden. Het model zal helpen bij het genereren van de voorspelling uit eerdere gegevens en het ontwikkelen van nieuwe gegevens.

Soorten voorspellingsfouten

Het algoritme van het machinaal leermodel zal deze drie soorten voorspellingsfouten bevatten:
– Variant
– Vooringenomenheid
– Onherleidbare fout

Wat is vooringenomenheid?

Het verschil tussen de hoogte van de streefwaarde en de voorspelling van het model wordt Bias genoemd. Je kunt de Bias van een project veranderen door het algoritme of het model te veranderen. Wanneer de aannames die je in het model gebruikt eenvoudig zijn, zul je Bias ervaren.
Je kunt de gemiddelde waarde van de voorspelling afleiden door het bouwproces van het model te herhalen en het bemonsteringsproces uit te voeren. U kunt resamplinggegevens uit het model halen omdat het gebruik maakt van de trainingsdataset en nauwkeurige resultaten genereert. U kunt resamplen van verschillende methoden zoals bootstrapping en K fold sampling.
Wanneer u de gegevens opnieuw samplet, heeft u invloed op de vertekening. U zult een hoog niveau van vertekening vinden door het verschil te meten tussen de werkelijke waarden van de bemonsteringsgegevens en de gemiddelde voorspellingswaarde. Als een model Bias is, zult u een ondermaats model ervaren. Elk model bevat enige vertekening.
U zult een hoge mate van vertekening vinden in een lineair algoritme. Daarom stimuleren deze algoritmen het machinaal leerproces. U zult ook Bias vinden in een lineaire regressie-analyse als gevolg van een reëel probleem dat een eenvoudig model niet kan helpen. U vindt lage Bias in het niet-lineaire algoritme. Een eenvoudig model heeft meer Bias.

Wat is een Variant?

Met Variantie kunt u de hoeveelheid van de doelfunctie vinden die u moet aanpassen als het algoritme verschillende trainingssets gebruikt. Om het eenvoudig te houden, kun je zeggen dat een variantie je helpt het verschil tussen willekeurige variabelen en verwachte waarden te begrijpen. Variantie helpt je niet om de totale nauwkeurigheid te vinden, maar je kunt wel de onregelmatigheid van het model vinden in het gebruik van verschillende voorspellingen uit verschillende trainingsdatasets.
Variantie kan leiden tot overfitting. In deze toestand zal zelfs de kleine variatie enorme problemen veroorzaken in de dataset. Wanneer u een model met een hoge variantie heeft, zullen de datasets willekeurige ruis genereren in plaats van de doelfunctie. Uw model moet in staat zijn om het verschil tussen variabelen en de invoergegevens van het resultaat te begrijpen.
Wanneer een model echter een lage Variantie heeft, is de voorspelling van het model over de steekproefgegevens dichtbij. Er zou een enorme verandering zijn in de projectie van de doelfunctie tijdens de variantiefout.
Als een algoritme een lage variantie heeft, zul je logistieke regressie, lineaire regressie en lineaire discriminante analyse in het model ervaren. Aan de andere kant, met een hoge variantie, zult u k-nearest buren, beslissingsbomen, en ondersteuning vector machines ervaren.

Onreduceerbare fout

U kunt de onherleidbare fout of het lawaai niet verminderen. Dit zijn de willekeurige gegevens die het model gebruikt voor het maken van de nieuwe voorspelling. U kunt deze gegevens beschouwen als een onvolledige functieset, een verkeerd ingekaderd probleem of een inherente willekeurigheid.
Waarom vooringenomenheid en variaties essentieel zijn
Het machinaal leeralgoritme dat u voor uw project gebruikt, maakt gebruik van deze statistische of wiskundige modellen. Door deze berekeningen kan het twee soorten fouten ontwikkelen:
Reduceerbare fout – U kunt deze fout minimaliseren en controleren om de nauwkeurigheid en efficiëntie van het resultaat te verbeteren.
Irreduceerbare fout – Deze fouten zijn natuurlijk, en u kunt deze onzekerheden niet wegnemen.
U kunt vooringenomenheid en variaties verminderen, aangezien dit reduceerbare fouten zijn. Om deze fouten te verminderen, moet u een model selecteren dat de juiste flexibiliteit en complexiteit heeft. Bovendien kunt u geschikte gegevens gebruiken om het model te trainen en deze fouten te verminderen. Dit zal u helpen om de nauwkeurigheid in het model te brengen.

Conclusie

Vooringenomenheid en variatie zijn de essentiële elementen van machinaal leren die je moet leren en begrijpen. U moet deze componenten gebruiken in begeleid machinaal leren. Bij begeleid machinaal leren leert het algoritme via de trainingsdataset en genereert het nieuwe ideeën en gegevens. U moet het evenwicht tussen Bias en Variance bewaren, zodat u een machinaal leermodel kunt ontwikkelen dat nauwkeurige gegevensresultaten oplevert.
Welk algoritme u ook gebruikt om een model te ontwikkelen, in eerste instantie vindt u Variant en Bias. Wanneer u een component verandert, heeft dat invloed op de andere component. U kunt dus niet beide componenten tot nul reduceren. Als u dat wel doet, zal het andere problemen opleveren. Daarom moet je een bias versus variantie afweging maken. Om een foutloos model te ontwerpen, moet u beide componenten prominent aanwezig zijn.