バイアスと分散

バイアスと分散は、コンピューター プログラミング、機械学習、および関連分野で使用される統計概念です。この概念は、バイアスと分散のトレードオフに由来しており、アルゴリズムを調整して予測誤差、つまりモデルの予測と真の値の差を最小限に抑えることができます。バイアスは、アルゴリズムが特定のクラスまたはタイプのデータを優先する度合いを示します。一方、分散は、アルゴリズムの予測が異なるデータセットに対してどの程度変動する可能性があるかを示す尺度です。バイアスと分散のトレードオフの概念は、予測モデルの精度を最適化するために使用されます。

バイアスが高いモデルは、新しいデータに対してあまり敏感ではありません。アルゴリズムでは、より適切な予測に必要な複雑さが考慮されていないため、これはアンダーフィッティング問題とみなされます。バイアスが高いと、あるデータ セットから別のデータ セットに重大なエラーが発生し、重要なパフォーマンスが得られないアルゴリズムが発生します。分散が大きいと、必要なデータ量が過小評価され、モデルのパフォーマンスが過大評価される可能性があります。モデルがデータに近づきすぎて、新しいデータセットに対して期待どおりに一般化できないため、これは過学習問題とみなされます。

一般に、目標はパラメータを最適化して、適切なレベルのバイアスと分散を達成することです。つまり、より正確な予測を行うには、バイアスが低く分散が高くなるようにします。これを行うために、データ サイエンティストは多くの場合、なげなわやリッジなどの正則化手法を適用して、過学習を防ぎ、同時にバイアスを低く保ちます。

バイアスと分散の概念を理解することで、より効率的なコンピューター プログラムを設計し、機械学習アルゴリズムの結果を正確に予測することが可能になります。