Viés e variância

Bias and Variance é um conceito estatístico usado em programação de computadores, aprendizado de máquina e campos relacionados. O conceito se origina da troca entre viés e variância, em que um algoritmo pode ser ajustado para minimizar o erro de previsão, a diferença entre a previsão do modelo e o valor real. O viés indica o grau em que um algoritmo favorece uma determinada classe ou tipo de dados. Por outro lado, a variação é uma medida de quanto as previsões de um algoritmo podem variar para diferentes conjuntos de dados. O conceito de troca de viés e variância é usado para otimizar a precisão dos modelos de previsão.

Um modelo com alta tendência não será muito sensível a novos dados. Ele é considerado um problema de subajuste, pois o algoritmo não leva em conta a complexidade necessária para obter previsões melhores. A alta tendência leva a um algoritmo que produz erros importantes de um conjunto de dados para outro, sem desempenhos importantes. A alta variação pode subestimar a quantidade de dados necessários e também superestimar o desempenho de um modelo. É considerado um problema de superajuste, pois o modelo tenta se ajustar muito bem aos dados e não consegue generalizar como esperado para um novo conjunto de dados.

Em geral, o objetivo é otimizar os parâmetros para atingir um nível adequado de viés e variância, de modo que o viés seja baixo e a variância seja alta para obter previsões mais precisas. Para fazer isso, os cientistas de dados geralmente aplicam técnicas de regularização, como lasso ou ridge, para evitar o excesso de ajuste e, ao mesmo tempo, manter a tendência baixa.

Ao compreender o conceito de viés e variação, é possível projetar programas de computador mais eficientes e prever com precisão o resultado dos algoritmos de aprendizado de máquina.