Warum ist Voreingenommenheit gegenüber Varianz für maschinelles Lernen wichtig?

Q:

Warum ist Voreingenommenheit gegenüber Varianz für maschinelles Lernen wichtig?

Das Verständnis der Begriffe "Voreingenommenheit" und "Varianz" beim maschinellen Lernen hilft Ingenieuren, maschinelle Lernsysteme vollständiger zu kalibrieren, um ihren beabsichtigten Zwecken gerecht zu werden. Bias versus Varianz sind wichtig, da sie bei der Verwaltung einiger Kompromisse in maschinellen Lernprojekten helfen, die bestimmen, wie effektiv ein bestimmtes System für die Verwendung im Unternehmen oder für andere Zwecke sein kann.

Bei der Erklärung des Bias gegenüber der Varianz ist zu beachten, dass beide Probleme die Datenergebnisse auf sehr unterschiedliche Weise beeinträchtigen können.

Die Abweichung kann als Problem beschrieben werden, das zu ungenauen Clustern führt. In dieser Situation kann maschinelles Lernen viele Ergebnisse präzise zurückgeben, die Genauigkeit jedoch verfehlen. Im Gegensatz dazu ist Varianz eine "Streuung" von Informationen - es ist eine Wildheit, Daten, die eine Reihe von Ergebnissen zeigen, von denen einige genau sind, von denen jedoch viele außerhalb einer bestimmten Präzisionszone liegen, um das Gesamtergebnis zu verringern genau und viel mehr "laut".

Tatsächlich erklären einige Experten, die die Varianz beschreiben, dass die Ergebnisse von Varianten dazu neigen, dem Rauschen zu folgen, wenn die Ergebnisse mit hoher Verzerrung nicht weit genug gehen, um Datensätze zu untersuchen. Dies ist ein weiterer Weg, um das Problem der Abweichung mit dem Problem der Varianz zu vergleichen: Experten assoziieren die Abweichung mit der Unteranpassung, wenn das System möglicherweise nicht flexibel genug ist, um eine Reihe optimaler Ergebnisse zu liefern. Im Gegensatz dazu wäre Varianz eine Art Gegenteil - Überanpassung macht das System zu zerbrechlich und empfindlich, um großen dynamischen Veränderungen standzuhalten. Durch Betrachtung der Abweichung von der Varianz durch diese Linse der Komplexität können Ingenieure darüber nachdenken, wie die Anpassung eines Systems optimiert werden kann, um es nicht zu komplex, nicht zu einfach, sondern nur komplex genug zu machen.

Auf diese zwei Arten ist die Philosophie der Verzerrung gegenüber der Varianz beim Entwurf maschineller Lernsysteme nützlich. Es ist immer wichtig, mit der Vorspannung der Maschine zu arbeiten, um zu versuchen, einen Gesamtsatz von Ergebnissen zu erhalten, die für die Verwendung, auf die sie angewendet werden, genau sind. Es ist auch immer wichtig, Unterschiede bei der Kontrolle des Chaos oder der Wildheit von stark verstreuten oder verstreuten Ergebnissen zu berücksichtigen und mit dem Rauschen in einem bestimmten System umzugehen.