In machine learning, bias refers to the difference between the predicted values of a model and the actual values, which can occur due to the model's oversimplified assumptions or inadequate complexity. Variance, on the other hand, refers to the sensitivity of the model to small fluctuations in the training data, which can result in overfitting and poor generalization performance. In essence, bias and variance are two competing sources of error that need to be balanced in order to achieve optimal model performance.
ในแมชชีนเลิร์นนิง ความลำเอียงหมายถึงความแตกต่างระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้ของแบบจำลองกับค่าจริง ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากสมมติฐานที่ง่ายเกินไปของแบบจำลองหรือความซับซ้อนไม่เพียงพอ ในทางกลับกัน ความแปรปรวนหมายถึงความอ่อนไหวของแบบจำลองต่อความผันผวนเล็กน้อยในข้อมูลการฝึก ซึ่งอาจส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานเกินพอดีและลักษณะทั่วไปไม่ดี โดยพื้นฐานแล้ว อคติและความแปรปรวนเป็นแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่แข่งขันกันซึ่งจำเป็นต้องได้รับการสมดุลเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพของโมเดลที่ดีที่สุด
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence