Bitte erläutern Sie Voreingenommenheit und Varianz in Bezug auf maschinelles Lernen.
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Im maschinellen Lernen bezieht sich Bias auf die Differenz zwischen den vorhergesagten Werten eines Modells und den tatsächlichen Werten, die aufgrund der übervereinfachten Annahmen oder der unzureichenden Komplexität des Modells auftreten können. Varianz hingegen bezieht sich auf die Empfindlichkeit des Modells gegenüber kleinen Schwankungen der Trainingsdaten, die zu Über- und Verallgemeinerungsperformance führen können. Im Wesentlichen sind Bias und Varianz zwei konkurrierende Fehlerquellen, die ausgeglichen werden müssen, um eine optimale Modellperformance zu erreichen.
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Geben Sie mir ein allgemeines Beispiel dafür, warum Überrüstung eine unerwünschte Eigenschaft ist?
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Übereignung tritt auf, wenn ein Maschinelles Lernmodell zu komplex ist oder zu viel auf einem bestimmten Datensatz trainiert wird, was zu den Musterlernmustern in den Trainingsdaten führt, die nicht gut zu unsichtbaren Daten verallgemeinern. Dies kann dazu führen, dass das Modell schlecht funktioniert, wenn es verwendet wird, um Vorhersagen auf neue Daten zu machen. Ein Beispiel dafür könnte ein Modell sein, das auf einem Datensatz von Bildern von Katzen trainiert wird, die so komplex ist, dass es lernt, einzelne Katzen im Trainingsset zu erkennen, aber nicht erkennt Katzen im Allgemeinen, was zu schlechter Leistung führt, wenn es verwendet wird, um Vorhersagen auf einem neuen Datensatz von Bildern von Katzen zu machen.
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