Bitte erläutern Sie Voreingenommenheit und Varianz in Bezug auf maschinelles Lernen.
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Bias bezieht sich auf den Fehler, der durch die Annäherung an ein reales Problem mit einem vereinfachten Modell eingeführt wird. Ein Modell mit hoher Vorspannung übersimplifiziert das Problem und neigt dazu, die Daten zu unterbieten, was zu einer schlechten Genauigkeit sowohl auf den Trainings- als auch auf den Testdatensätzen führt. Mit anderen Worten, ein Modell mit hoher Vorspannung ist zu einfach und kann die Komplexität der Daten nicht erfassen. Varianz bezieht sich auf den Fehler, der durch die Modellierung des zufälligen Rauschens in den Daten eingeführt wird. Ein Modell mit hoher Varianz ist zu komplex und erfasst das zufällige Rauschen in den Daten, was zu einer Überanpassung der Trainingsdaten und zu einer schlechten Verallgemeinerung auf neue Daten führt. Mit anderen Worten, ein Modell mit hoher Varianz ist zu empfindlich auf die Trainingsdaten und kann nicht zu neuen Daten verallgemeinern. Um ein effektives Maschinenlernmodell aufzubauen, müssen wir ein Gleichgewicht zwischen Vorspannung und Varianz finden. Dies ist bekannt als das Bias-Varianz-Tradeoff.
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