Предвзятость и дисперсия

Смещение и дисперсия - это статистическая концепция, используемая в компьютерном программировании, машинном обучении и смежных областях. Концепция берет свое начало от компромисса между смещением и дисперсией, когда алгоритм может быть настроен на минимизацию ошибки предсказания - разницы между предсказанием модели и истинным значением. Смещение указывает на степень, в которой алгоритм отдает предпочтение определенному классу или типу данных. С другой стороны, дисперсия - это мера того, насколько сильно могут отличаться прогнозы алгоритма для разных наборов данных. Концепция соотношения смещения и дисперсии используется для оптимизации точности моделей прогнозирования.

Модель, имеющая высокую погрешность, будет не очень чувствительна к новым данным. Это считается проблемой недостаточной подгонки, поскольку алгоритм не учитывает сложность, необходимую для лучшего прогнозирования. Высокая погрешность приводит к тому, что алгоритм выдает значительные ошибки от одного набора данных к другому, не имея важных показателей. Высокая дисперсия может недооценивать количество необходимых данных, а также переоценивать эффективность модели. Это считается проблемой чрезмерной подгонки, поскольку модель пытается слишком близко подогнать себя к данным и не может обобщить их, как ожидалось, для нового набора данных.

В целом, целью является оптимизация параметров для достижения соответствующего уровня смещения и дисперсии - так, чтобы смещение было низким, а дисперсия - высокой для более точных прогнозов. Для этого специалисты по анализу данных часто применяют методы регуляризации, такие как лассо или гребень, чтобы предотвратить чрезмерную подгонку и одновременно сохранить смещение на низком уровне.

Понимая концепцию смещения и дисперсии, можно разрабатывать более эффективные компьютерные программы и точно предсказывать результаты работы алгоритмов машинного обучения.