Xu hướng và phương sai

Xu hướng và Phương sai là một khái niệm Thống kê được sử dụng trong lập trình máy tính, học máy và các lĩnh vực liên quan. Khái niệm này bắt nguồn từ sự cân bằng sai lệch-phương sai, trong đó thuật toán có thể được điều chỉnh để giảm thiểu lỗi dự đoán, sự khác biệt giữa dự đoán của mô hình và giá trị thực. Độ lệch cho biết mức độ mà thuật toán ưu tiên một loại hoặc loại dữ liệu nhất định. Mặt khác, phương sai là thước đo mức độ dự đoán của thuật toán có thể thay đổi đối với các tập dữ liệu khác nhau. Khái niệm đánh đổi sai lệch-phương sai được sử dụng để tối ưu hóa độ chính xác của các mô hình dự đoán.

Một mô hình có độ lệch cao sẽ không nhạy lắm với dữ liệu mới. Đây được coi là một vấn đề chưa phù hợp vì thuật toán không tính đến độ phức tạp cần thiết để dự đoán tốt hơn. Độ lệch cao dẫn đến thuật toán tạo ra các lỗi quan trọng từ tập dữ liệu này sang tập dữ liệu khác mà không có hiệu suất quan trọng. Phương sai cao có thể đánh giá thấp lượng dữ liệu cần thiết và cũng đánh giá quá cao hiệu suất của mô hình. Đây được coi là vấn đề quá khớp vì mô hình cố gắng khớp quá chặt với dữ liệu và không thể khái quát hóa như mong đợi đối với tập dữ liệu mới.

Nói chung, mục tiêu là tối ưu hóa các tham số để đạt được mức độ sai lệch và phương sai thích hợp - sao cho độ lệch thấp và phương sai cao để có những dự đoán chính xác hơn. Để làm điều này, các nhà khoa học dữ liệu thường áp dụng các kỹ thuật chính quy hóa, chẳng hạn như Lasso hoặc Ridge, để ngăn chặn việc trang bị quá mức đồng thời giữ độ lệch ở mức thấp.

Bằng cách hiểu khái niệm sai lệch và phương sai, có thể thiết kế các chương trình máy tính hiệu quả hơn và dự đoán chính xác kết quả của các thuật toán học máy.