Bias refers to the error that is introduced by approximating a real-life problem with a simplified model. A model with high bias oversimplifies the problem and tends to underfit the data, resulting in poor accuracy on both the training and test datasets. In other words, a high bias model is too simple and cannot capture the complexity of the data.
Variance refers to the error that is introduced by modeling the random noise in the data. A model with high variance is too complex and captures the random noise in the data, resulting in overfitting of the training data and poor generalization to new data. In other words, a high variance model is too sensitive to the training data and cannot generalize to new data.
To build an effective machine learning model, we need to find a balance between bias and variance. This is known as the bias-variance tradeoff. Models with high bias and low variance are underfitting, while models with low bias and high variance are overfitting. The goal is to find a model with the right balance of bias and variance, which can generalize well to new data and achieve high accuracy.
อคติหมายถึงข้อผิดพลาดที่เกิดจากการประมาณปัญหาในชีวิตจริงด้วยแบบจำลองที่เรียบง่าย แบบจำลองที่มีอคติสูงจะทำให้ปัญหายุ่งยากเกินไป และมีแนวโน้มว่าข้อมูลจะไม่เพียงพอ ส่งผลให้ชุดข้อมูลการฝึกและการทดสอบมีความแม่นยำต่ำ กล่าวอีกนัยหนึ่ง โมเดลอคติสูงนั้นง่ายเกินไปและไม่สามารถจับความซับซ้อนของข้อมูลได้ ความแปรปรวนหมายถึงข้อผิดพลาดที่เกิดจากการสร้างแบบจำลองสัญญาณรบกวนแบบสุ่มในข้อมูล แบบจำลองที่มีความแปรปรวนสูงมีความซับซ้อนเกินไปและจับสัญญาณรบกวนแบบสุ่มในข้อมูล ส่งผลให้มีข้อมูลการฝึกอบรมมากเกินไปและทำให้ข้อมูลทั่วไปไม่ดี กล่าวอีกนัยหนึ่ง แบบจำลองความแปรปรวนสูงมีความอ่อนไหวต่อข้อมูลการฝึกมากเกินไป และไม่สามารถสรุปกับข้อมูลใหม่ได้ ในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพ เราจำเป็นต้องค้นหาสมดุลระหว่างอคติและความแปรปรวน สิ่งนี้เรียกว่าการแลกเปลี่ยนความแปรปรวนอคติ โมเดลที่มีความลำเอียงสูงและความแปรปรวนต่ำถือเป็นอุปกรณ์ที่ไม่เหมาะสม ในขณะที่โมเดลที่มีความลำเอียงต่ำและความแปรปรวนสูงถือเป็นอุปกรณ์ที่พอดีเกินไป เป้าหมายคือการค้นหาแบบจำลองที่มีสมดุลระหว่างอคติและความแปรปรวนที่เหมาะสม ซึ่งสามารถสรุปข้อมูลใหม่ได้ดีและมีความแม่นยำสูง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence