Varför är partiskhet mot varians viktigt för maskininlärning?

F:

Varför är partiskhet mot varians viktigt för maskininlärning?

Att förstå termerna "bias" och "varians" i maskininlärning hjälper ingenjörer att mer kalibrera maskininlärningssystem för att tjäna de avsedda syftena. Bias kontra varians är viktigt eftersom det hjälper till att hantera några avvägningar i maskininlärningsprojekt som avgör hur effektivt ett givet system kan vara för företagsbruk eller andra syften.

När du förklarar bias kontra varians är det viktigt att notera att båda dessa problem kan kompromissa dataresultaten på mycket olika sätt.

Förspänning kan beskrivas som ett problem som resulterar i felaktiga kluster - det är en situation där maskininlärning kan ge många resultat med precision, men missa märket när det gäller noggrannhet. Däremot är varians en "spridning" av information - det är en vildhet, en data som visar ett antal resultat, av vilka vissa kan vara korrekta, men många av dem kommer att falla utanför en viss zon med precision för att göra det totala resultatet mindre exakt och mycket mer "bullrigt."

Faktum är att vissa experter som beskriver varians förklarar att variantens resultat tenderar att "följa bruset", där hög partiska resultat inte går tillräckligt långt för att utforska datasätt. Detta är ett annat sätt att kontrastera problemet med förspänning med variansproblemet - experter förknippar förspänningar med undermontering, där systemet kanske inte är flexibelt nog för att inkludera en uppsättning optimalt resultat. Däremot skulle varians vara en slags motsats - där övermontering gör systemet för bräckligt och känsligt för att motstå en hel del dynamisk förändring. Genom att titta på bias kontra varians genom denna lins av komplexitet kan ingenjörer tänka på hur man optimerar anpassningen av ett system för att göra det inte för komplicerat, inte för enkelt, men bara komplex nog.

Dessa är två sätt som filosofin om bias kontra varians är användbar vid utformning av maskininlärningssystem. Det är alltid viktigt att arbeta med maskinstyrning för att försöka få en övergripande uppsättning resultat som är exakta för den användning de används på. Det är också alltid viktigt att titta på varians i att försöka kontrollera kaos eller vildhet i mycket spridda eller spridda resultat, och att hantera buller i ett givet system.