Bias и Variance – это две основные ошибки прогноза, которые чаще всего возникают во время модели машинного обучения. Машинное обучение решает многочисленные проблемы, которые нас беспокоят. С помощью машинного обучения мы можем выполнять действия, которые раньше нам не удавалось выполнить.
Поскольку машинное обучение решает большинство проблем, мы сталкиваемся с различными проблемами. Эти прогнозы могут быть угрожающими и будут влиять на результат режима. Вот почему мы должны понимать и решать эти предсказания.
Чтобы спроектировать модель машинного обучения, нам необходимо передать все важные данные, чтобы модель могла делать прогнозы и самостоятельно разрабатывать новые данные. Варианты сделают подходящую модель отличной от заданных вами параметров. Разбираться с вариациями и Байасами неудобно, так как вы не можете запустить свою модель или продемонстрировать навыки модели, если только результаты не будут точными.

Обучение под наблюдением

Комбинация между Bias и Variance применима только при контролируемом машинном обучении. Самое главное, вы используете эти прогнозы в прогнозном моделировании. Этот компромисс прерывает ошибку прогнозирования, так что вы можете проанализировать, как работает ваш алгоритм.
Каждая модель машинного обучения включает в себя алгоритм, который вы тренируете с помощью соответствующих данных. Алгоритм повторяет ту же самую модель и расширяет возможности модели, создавая новые данные на основе тренировочных данных.
Существуют различные алгоритмы, которые Вы можете выбрать для своих моделей машинного обучения. Некоторые из этих алгоритмов:
– Нейронные сети
– Деревья принятия решений
– SVM
– Линейная регрессия
Все вышеперечисленные алгоритмы отличаются друг от друга. Стиль работы алгоритма и то, как они обрабатывают данные, отличаются друг от друга. Количество Вариантов и Байаса создает наиболее важное различие между этими алгоритмами.

Итоговая модель

После того, как вы определились с алгоритмом и параметрами, которые вы используете для вашего проекта, вы готовите окончательную модель, вставляя данные. Вы предоставляете много данных для модели машинного обучения. Теперь Вам необходимо обучить эти наборы данных и продолжать тестирование до тех пор, пока Вы не начнете находить какие-то результаты. Модель поможет сгенерировать прогноз на основе предыдущих данных и разработать новые данные.

Типы ошибок прогнозирования

Алгоритм модели машинного обучения будет включать в себя эти три вида ошибок прогнозирования:
– Вариант
– Bias
– Неснижаемая ошибка

Что такое Биас?

Разница между количеством целевого значения и прогнозом модели называется Bias. Вы можете изменить Bias проекта, изменив алгоритм или модель. Когда предположения, которые вы используете в модели, просты, вы испытаете Bias.
Вы можете получить среднее значение прогноза, повторив процесс построения модели и проведя процесс выборки. Вы можете извлечь данные повторной выборки из модели, так как она использует набор данных для обучения и генерирует точные результаты. Вы можете выполнить повторную выборку с помощью различных методов, таких как бутстраппинг и K-складка.
При повторной выборке данных вы влияете на Bias. Вы обнаружите высокий уровень Bias, измеряя разницу между истинными значениями данных выборки и средним значением прогноза. Если модель является Bias, то вы столкнетесь с моделью недооценки. Каждая модель включает в себя некоторое смещение.
Вы найдете высокий уровень Bias в линейном алгоритме. Вот почему эти алгоритмы ускоряют процесс машинного обучения. Вы также найдете Bias в анализе линейной регрессии из-за реальной проблемы, с которой простая модель не может справиться. Низкий Бай в нелинейном алгоритме. Простая модель имеет больше Байаса.

Что такое Вариант?

С помощью Variance вы можете найти количество целевой функции, которое необходимо скорректировать, если алгоритм использует различные обучающие наборы. Для простоты можно сказать, что дисперсия помогает понять разницу между случайными переменными и ожидаемыми значениями. Дисперсия не поможет Вам найти общую точность, но Вы можете найти нерегулярность модели при использовании различных прогнозов из различных обучающих наборов данных.
Дисперсия может привести к переупорядочиванию. В этом случае даже небольшая вариация вызовет огромные проблемы в наборе данных. При наличии модели с высокой вариативностью наборы данных будут генерировать случайный шум, а не целевую функцию. Ваша модель должна иметь возможность понимать разницу между переменными и входными данными результата.
Однако, когда модель имеет низкую Variance, прогноз модели о данных выборки близок. При ошибке дисперсии прогноз целевой функции будет сильно меняться.
Если алгоритм имеет низкую Variance, то в модели будет происходить логистическая регрессия, линейная регрессия и линейный дискриминантный анализ. С другой стороны, при высокой Variance, вы будете испытывать k-близких соседей, деревья принятия решений и поддержку векторных машин.

Неустранимая ошибка

Нельзя уменьшить невосполнимую ошибку или шум. Это случайные данные, которые модель использует для составления нового прогноза. Эти данные можно рассматривать как неполный набор функций, некорректную задачу или присущую ей случайность.
Почему Бизнес и Варианты существенны.
Алгоритм машинного обучения, который вы используете для вашего проекта, будет использовать эти статистические или математические модели. С помощью этих вычислений он может привести к двум типам ошибок:
Reducible Error (Сокращаемая ошибка) – Вы можете минимизировать и контролировать эту ошибку для повышения точности и эффективности результатов.
Несокращаемая ошибка – Эти ошибки естественны, и вы не можете устранить эти неопределенности.
Вы можете уменьшить Биоизменения и вариации, так как это сводимые к минимуму ошибки. Чтобы уменьшить эти ошибки, необходимо выбрать модель, обладающую подходящей гибкостью и сложностью. Кроме того, вы можете использовать подходящие данные для обучения модели и уменьшить эти ошибки. Это поможет вам добиться точности модели.

Заключение

Биоразнообразие и вариативность являются основными элементами машинного обучения, которые вы должны изучить и понять. Вы должны использовать эти компоненты в контролируемом машинном обучении. При обучении работе с машинами под наблюдением алгоритм учится на основе набора учебных данных и генерирует новые идеи и данные. Вам необходимо поддерживать баланс между Bias и Variance, помогая вам разработать модель обучения работе с машиной, которая дает точные результаты.
Независимо от того, какой алгоритм вы используете для разработки модели, вы изначально найдете Variance и Bias. Когда вы изменяете один компонент, это влияет на другой. Таким образом, вы не сможете свести оба компонента к нулю. Если вы это сделаете, то это вызовет другие проблемы. Вот почему вам нужно использовать смещение против дисперсии. Чтобы спроектировать безошибочную модель, необходимо сделать обе эти компоненты заметными