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?
user
Ja, ich kann ein allgemeines Beispiel dafür liefern, warum Überrüstung eine unerwünschte Eigenschaft im maschinellen Lernen ist. Nehmen wir an, wir haben einen Datensatz, der aus studentischen Noten auf verschiedenen Aufgaben und Prüfungen besteht, zusammen mit anderen relevanten Informationen wie Studienstunden, Schlafstunden, etc. Unser Ziel ist es, ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, um die Abschlussprüfung eines Schülers anhand dieser Faktoren vorherzusagen. Wenn wir unser Modell zu sehr auf den angegebenen Datensatz ausbilden und ihn überarbeiten, kann das Modell sehr gut auf den Trainingsdaten durchführen, aber es kann nicht gut auf neue, unsichtbare Daten verallgemeinern. Dies bedeutet, dass das Modell schlecht funktioniert, wenn es Vorhersagen auf neue Daten macht, was letztlich das ist, was wir wollen, das Modell zu tun. Überrüstung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und beginnt, das Rauschen in den Daten zu modellieren, anstatt die zugrunde liegenden Muster, was dazu führen kann, dass es schlecht auf neue Daten ausführt. Zum Beispiel, wenn wir unser Modell auf den angegebenen Datensatz überpassen, kann es die spezifischen Muster in den Daten, die nicht repräsentativ für die zugrunde liegenden Beziehungen sind, zu lernen. Dies könnte dazu führen, dass das Modell die Noten der Abschlussprüfungs der Schüler in den Qualitäten in den Klassen durchführen, wenn es sehr gut nicht gut aussagt.
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