Bias i Variance są dwoma głównymi błędami predykcyjnymi, które najczęściej występują podczas uczenia się maszynowego. Nauka maszynowa rozwiązuje wiele problemów, o które się martwimy. Poprzez uczenie się maszynowe możemy wykonywać czynności, których wcześniej nie byliśmy w stanie wykonać.
Ponieważ uczenie maszynowe rozwiązuje większość problemów, stajemy przed różnymi wyzwaniami. Te przewidywania mogą być groźne i wpływać na wynik trybu. Dlatego właśnie musimy zrozumieć i rozwiązać te przewidywania.
Aby zaprojektować model uczenia maszynowego, musimy dostarczyć wszystkie ważne dane, tak aby model mógł samodzielnie tworzyć przewidywania i opracowywać nowe dane. Warianty sprawią, że dopasowany model będzie się różnił od ustawionych parametrów. Radzenie sobie z wahaniami i uprzedzeniami jest frustrujące, ponieważ nie można uruchomić modelu lub zademonstrować jego umiejętności, chyba że wyniki są dokładne.

Nauka pod nadzorem

Rozbieżność pomiędzy Bias vs. Variance ma zastosowanie tylko w nadzorowanym nauczaniu maszynowym. Co najważniejsze, wykorzystuje się te przewidywania w modelowaniu predykcyjnym. Ten kompromis pozwoli przełamać błąd przewidywania, dzięki czemu będziesz mógł przeanalizować działanie swojego algorytmu.
Każdy model uczenia maszynowego zawiera algorytm, który ćwiczysz przy pomocy odpowiednich danych. Algorytm ten powtarza ten sam model i zwiększa jego możliwości poprzez tworzenie nowych danych z wykorzystaniem danych szkoleniowych.
Istnieją różne algorytmy, które możesz wybrać dla swoich modeli uczenia maszynowego. Niektóre z tych algorytmów są:
– Sieci neuronowe
– Drzewa decyzyjne
– SVM
– Regresja liniowa
Wszystkie powyższe algorytmy są różne od siebie. Styl pracy algorytmu i sposób ich przetwarzania różnią się od siebie. Najważniejsze różnice pomiędzy tymi algorytmami wynikają z ilości Variance i Bias.

Model końcowy

Po określeniu algorytmu i parametrów wykorzystywanych w projekcie, przygotowujesz swój ostateczny model, wstawiając dane. Dostarczasz wiele danych do modelu uczenia maszynowego. Teraz musisz ćwiczyć te zbiory danych i kontynuować testowanie aż do momentu, gdy zaczniesz znajdować jakieś wyniki. Model pomoże w wygenerowaniu prognozy na podstawie poprzednich danych i opracowaniu nowych danych.

Rodzaje błędów predykcji

Algorytm modelu uczenia maszynowego będzie zawierał te trzy rodzaje błędów przewidywania:
– Zmienność
– Bias
– Nieredukowalny błąd

Co to jest Bias?

Różnica pomiędzy wartością docelową a prognozą modelu nazywa się Bias. Możesz zmienić uprzedzenie projektu poprzez zmianę algorytmu lub modelu. Kiedy założenia, których używasz w modelu są proste, doświadczysz Bias.
Możesz wyprowadzić średnią wartość predykcji poprzez powtórzenie procesu budowania modelu i przeprowadzenie procesu próbkowania. Możesz wyodrębnić z modelu dane dotyczące ponownego próbkowania, ponieważ wykorzystuje on zestaw danych szkoleniowych i generuje dokładne wyniki. Można ponownie pobrać próbkę z różnych metod, takich jak bootstrapping i próbkowanie fałdowe K.
Podczas ponownego próbkowania danych wpływa się na Bias. Znajdziesz wysoki poziom Bias poprzez pomiar różnicy pomiędzy wartościami rzeczywistymi danych z próby a średnią wartością predykcji. Jeśli modelem jest Bias, doświadczysz niedopasowania modelu. Każdy model zawiera pewne odchylenia.
Wysoki poziom uprzedzenia znajdziesz w algorytmie liniowym. Dlatego właśnie te algorytmy przyspieszają proces uczenia się maszynowego. Bias znajdziesz również w analizie regresji liniowej z powodu prawdziwego problemu, któremu prosty model nie może pomóc. W algorytmie nieliniowym znajduje się niski poziom błędu systematycznego. Model prosty ma więcej błędów Bias.

Co to jest Variance?

Z Variance można znaleźć ilość funkcji celu, który trzeba dostosować, jeśli algorytm używa różnych zestawów treningowych. Aby zachować prostotę, można powiedzieć, że wariancja pomaga zrozumieć różnicę między zmiennymi losowymi a wartościami oczekiwanymi. Variance nie pomaga w znalezieniu całkowitej dokładności, ale można znaleźć nieprawidłowość modelu w użyciu różnych przewidywań z różnych zestawów danych treningowych.
Variance może powodować overfitting. W tym stanie, nawet niewielka zmienność będzie powodować ogromne problemy w zbiorze danych. W przypadku modelu z dużą zmiennością, zestawy danych będą generować losowe szumy zamiast funkcji docelowej. Twój model powinien mieć możliwość zrozumienia różnicy między zmiennymi i danymi wejściowymi wyniku.
Jednakże, gdy model ma niską Variance, przewidywania modelu dotyczące przykładowych danych są bliskie. Podczas błędu wariancji wystąpiłyby ogromne zmiany w prognozie funkcji docelowej.
Jeśli algorytm ma niską Variance, w modelu wystąpi regresja logistyczna, regresja liniowa i liniowa analiza dyskryminacyjna. Z drugiej strony, z dużą zmiennością, doświadczysz k-najbliższych sąsiadów, drzew decyzyjnych i maszyn wektorowych wsparcia.

Nieredukowalny błąd

Nie można zredukować nieredukowalnego błędu lub hałasu. Są to losowe dane, które model wykorzystuje do tworzenia nowych przewidywań. Możesz uznać te dane za niekompletny zestaw funkcji, problem z niewłaściwą oprawą lub wrodzoną przypadkowość.
Dlaczego błąd diagonalny i zmienność są istotne
Algorytm uczenia się maszynowego, którego używasz w swoim projekcie, będzie wykorzystywał te statystyczne lub matematyczne modele. W wyniku tych obliczeń mogą powstać dwa rodzaje błędów:
Błąd redukcyjny – Możesz zminimalizować i kontrolować ten błąd, aby zwiększyć dokładność i wydajność wyników.
Błąd nieredukowalny – Te błędy są naturalne i nie możesz usunąć tych niepewności.
Możesz zredukować odchylenia i wariancje, ponieważ są to błędy możliwe do zredukowania. Aby zredukować te błędy, należy wybrać model o odpowiedniej elastyczności i złożoności. Co więcej, można wykorzystać odpowiednie dane do przeszkolenia modelu i zredukować te błędy. Pomoże Ci to w zapewnieniu dokładności modelu.

Wniosek

Uprzedzenie i zmienność są istotnymi elementami uczenia się maszynowego, których należy się nauczyć i zrozumieć. Musisz wykorzystać te elementy w nadzorowanym uczeniu się maszynowym. W nadzorowanym uczeniu maszynowym, algorytm uczy się poprzez zestaw danych szkoleniowych i generuje nowe pomysły i dane. Musisz zachować równowagę pomiędzy Bias vs. Variance, co pomoże Ci stworzyć model uczenia maszynowego, który daje dokładne wyniki danych.
Bez względu na to, jakiego algorytmu użyjesz do opracowania modelu, początkowo znajdziesz Variance i Bias. Gdy zmienisz jeden składnik, wpłynie to na drugi. Nie możesz więc zredukować obu składników do zera. Jeśli to zrobisz, spowoduje to inne problemy. Dlatego właśnie musisz użyć kompromisu między odchyleniem a odchyleniem. Aby zaprojektować bezbłędny model, musisz sprawić, aby obie te składowe były widoczne.