In machine learning, bias and variance are two sources of error that can affect the performance of a model.

Bias refers to the error that is introduced by approximating a real-life problem with a simplified model. A model with high bias tends to oversimplify the data, and it can lead to poor predictions, as it misses the complex relationships that exist in the data. High bias can cause underfitting, which means that the model cannot capture the underlying patterns in the data.

Variance, on the other hand, refers to the error that is introduced by the model's sensitivity to the training data. A model with high variance fits the training data very well, but it does not generalize well to new, unseen data. This is because the model has overfit the training data, memorizing the noise and outliers in the data instead of the underlying patterns. High variance can lead to poor predictions, as the model cannot extrapolate beyond the training data.

Ideally, we want a model with low bias and low variance, which can generalize well to new, unseen data. This is often referred to as the "bias-variance tradeoff," where we try to find the optimal balance between the two sources of error. This can be achieved by selecting an appropriate algorithm, tuning the model's hyperparameters, and selecting a training dataset that is representative of the problem at hand.
ในการเรียนรู้ของเครื่อง อคติและความแปรปรวนเป็นแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดสองประการที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของแบบจำลอง อคติหมายถึงข้อผิดพลาดที่เกิดจากการประมาณปัญหาในชีวิตจริงด้วยแบบจำลองที่เรียบง่าย โมเดลที่มีอคติสูงมีแนวโน้มที่จะทำให้ข้อมูลเรียบง่ายเกินไป และอาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ไม่ดี เนื่องจากพลาดความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนที่มีอยู่ในข้อมูล อคติสูงอาจทำให้เกิดการ underfitting ซึ่งหมายความว่าแบบจำลองไม่สามารถจับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ ในทางกลับกัน ความแปรปรวนหมายถึงข้อผิดพลาดที่เกิดจากความไวของแบบจำลองต่อข้อมูลการฝึก แบบจำลองที่มีความแปรปรวนสูงเหมาะสมกับข้อมูลการฝึกเป็นอย่างดี แต่ไม่ได้สรุปข้อมูลทั่วไปกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ดีนัก เนื่องจากโมเดลมีข้อมูลการฝึกที่พอดีเกินไป โดยจดจำสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติในข้อมูลแทนรูปแบบพื้นฐาน ความแปรปรวนสูงอาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ไม่ดี เนื่องจากโมเดลไม่สามารถคาดการณ์ได้เกินกว่าข้อมูลการฝึก ตามหลักการแล้ว เราต้องการโมเดลที่มีความลำเอียงต่ำและความแปรปรวนต่ำ ซึ่งสามารถสรุปข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ดี ซึ่งมักเรียกกันว่า "การแลกเปลี่ยนความแปรปรวนอคติ" โดยที่เราพยายามค้นหาสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดทั้งสอง ซึ่งสามารถทำได้โดยการเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสม ปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดล และเลือกชุดข้อมูลการฝึกที่เป็นตัวแทนของปัญหาที่มีอยู่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence