Önyargı ve Varyans

Önyargı ve Varyans, bilgisayar programlama, makine öğrenimi ve ilgili alanlarda kullanılan İstatistiksel bir kavramdır. Konsept, bir algoritmanın tahmin hatasını, yani model tahmini ile gerçek değer arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ayarlanabildiği önyargı-varyans değiş tokuşundan kaynaklanır. Önyargı, bir algoritmanın belirli bir sınıf veya veri türünü ne ölçüde tercih ettiğini gösterir. Öte yandan varyans, bir algoritmanın tahminlerinin farklı veri setleri için ne kadar değişebileceğinin bir ölçüsüdür. Önyargı-varyans değiş tokuşu kavramı, tahmin modellerinin doğruluğunu optimize etmek için kullanılır.

Yüksek yanlılığa sahip bir model, yeni verilere karşı çok duyarlı olmayacaktır. Algoritma daha iyi tahminler için gereken karmaşıklığı hesaba katmadığı için bu durum yetersiz uyum sorunu olarak kabul edilir. Yüksek önyargı, bir veri kümesinden diğerine önemli performanslar olmadan önemli hatalar üreten bir algoritmaya yol açar. Yüksek varyans, ihtiyaç duyulan veri miktarının olduğundan az tahmin edilmesine ve ayrıca bir modelin performansının fazla tahmin edilmesine neden olabilir. Model kendisini verilere çok yakın bir şekilde uydurmaya çalıştığından ve yeni bir veri seti için beklendiği gibi genelleme yapamadığından, bu bir aşırı uyum sorunu olarak kabul edilir.

Genel olarak amaç, daha doğru tahminler için önyargı düşük ve varyans yüksek olacak şekilde uygun bir önyargı ve varyans seviyesine ulaşmak için parametreleri optimize etmektir. Bunu yapmak için, veri bilimciler genellikle önyargıyı düşük tutarken aynı zamanda aşırı uyumu önlemek için lasso veya ridge gibi düzenleme tekniklerini uygularlar.

Yanlılık ve varyans kavramlarını anlayarak daha verimli bilgisayar programları tasarlamak ve makine öğrenimi algoritmalarının sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin etmek mümkündür.