Bias e varianza

Il bias e la varianza sono concetti statistici utilizzati nella programmazione informatica, nell'apprendimento automatico e in campi correlati. Il concetto ha origine dal compromesso bias-varianza, in cui un algoritmo può essere regolato per ridurre al minimo l'errore di previsione, ovvero la differenza tra la previsione del modello e il valore reale. Il bias indica il grado in cui un algoritmo favorisce una certa classe o tipo di dati. D'altra parte, la varianza è una misura di quanto possono variare le previsioni di un algoritmo per diversi set di dati. Il concetto di tradeoff bias-varianza viene utilizzato per ottimizzare l'accuratezza dei modelli di previsione.

Un modello che presenta un bias elevato non sarà molto sensibile ai nuovi dati. È considerato un problema di underfitting, poiché l'algoritmo non tiene conto della complessità necessaria per ottenere previsioni migliori. Un bias elevato porta a un algoritmo che produce errori importanti da un set di dati all'altro, senza prestazioni importanti. Un'elevata varianza può sottostimare la quantità di dati necessari e sovrastimare le prestazioni di un modello. È considerato un problema di overfitting, in quanto il modello cerca di adattarsi troppo ai dati e non riesce a generalizzarsi come previsto per un nuovo set di dati.

In generale, l'obiettivo è ottimizzare i parametri per ottenere un livello appropriato di bias e varianza, in modo che il bias sia basso e la varianza alta per ottenere previsioni più accurate. A tal fine, gli scienziati dei dati applicano spesso tecniche di regolarizzazione, come lasso o ridge, per evitare l'overfitting e mantenere al tempo stesso basso il bias.

Comprendendo il concetto di bias e varianza, è possibile progettare programmi informatici più efficienti e prevedere con precisione i risultati degli algoritmi di apprendimento automatico.