पूर्वाग्रह और भिन्नता

बायस और वेरिएंस एक सांख्यिकीय अवधारणा है जिसका उपयोग कंप्यूटर प्रोग्रामिंग, मशीनी लर्निंग और संबंधित क्षेत्रों में किया जाता है। यह अवधारणा पूर्वाग्रह-विचरण ट्रेडऑफ़ से उत्पन्न होती है, जहां भविष्यवाणी त्रुटि को कम करने के लिए एक एल्गोरिदम को ट्यून किया जा सकता है, मॉडल की भविष्यवाणी और वास्तविक मूल्य के बीच का अंतर। पूर्वाग्रह उस डिग्री को इंगित करता है जिस हद तक एक एल्गोरिदम एक निश्चित वर्ग या प्रकार के डेटा का पक्ष लेता है। दूसरी ओर, विचरण इस बात का माप है कि विभिन्न डेटा सेटों के लिए एल्गोरिदम की भविष्यवाणियां कितनी भिन्न हो सकती हैं। पूर्वाग्रह-विचरण ट्रेडऑफ़ अवधारणा का उपयोग भविष्यवाणी मॉडल की सटीकता को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है।

उच्च पूर्वाग्रह वाला मॉडल नए डेटा के प्रति बहुत संवेदनशील नहीं होगा। इसे एक अंडरफिटिंग समस्या माना जाता है क्योंकि एल्गोरिदम बेहतर भविष्यवाणियों के लिए आवश्यक जटिलता को ध्यान में नहीं रखता है। उच्च पूर्वाग्रह एक एल्गोरिदम की ओर ले जाता है जो बिना किसी महत्वपूर्ण प्रदर्शन के एक डेटा सेट से दूसरे डेटा सेट में महत्वपूर्ण त्रुटियां उत्पन्न करता है। उच्च विचरण आवश्यक डेटा की मात्रा को कम कर सकता है और किसी मॉडल के प्रदर्शन को भी कम कर सकता है। इसे एक ओवरफिटिंग समस्या माना जाता है, क्योंकि मॉडल खुद को डेटा के बहुत करीब से फिट करने की कोशिश करता है और नए डेटा सेट के लिए अपेक्षित सामान्यीकरण करने में विफल रहता है।

सामान्य तौर पर, लक्ष्य पूर्वाग्रह और विचरण के उचित स्तर को प्राप्त करने के लिए मापदंडों को अनुकूलित करना है - जैसे कि अधिक सटीक भविष्यवाणियों के लिए पूर्वाग्रह कम हो और विचरण अधिक हो। ऐसा करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक अक्सर पूर्वाग्रह को कम रखते हुए ओवरफिटिंग को रोकने के लिए लासो या रिज जैसी नियमितीकरण तकनीकों को लागू करते हैं।

पूर्वाग्रह और विचरण की अवधारणा को समझकर, अधिक कुशल कंप्यूटर प्रोग्राम डिजाइन करना और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के परिणाम की सटीक भविष्यवाणी करना संभव है।