Table of Contents
دستیابی به عملکرد بهینه یادگیری ماشین شامل مدیریت تجارت بین سوگیری و اختلاف و تفاوت های مهندسی مناسب می تواند به توسعه مدل هایی که به خوبی به داده های جدید در حالی که حفظ دقت در داده های آموزشی کمک کند.
درک Bias و Variance
Bias اشاره به خطاهای معرفی شده توسط تقریباً با یک مشکل دنیای واقعی با یک مدل ساده است. Variance نشان می دهد که پیش بینی های یک مدل با داده های مختلف آموزش نوسان دارد.
استراتژی های مهندسی برای تعادل
چندین اصل مهندسی می تواند به مدیریت سوگیری و اختلاف نظر کمک کند:
- پیچیدگی مدل: [FLT 1] پیچیدگی مدل را تنظیم کنید تا از کم و بیش از حد جلوگیری شود.
- regularization: استفاده از تکنیک هایی مانند L1 یا L2 منظم سازی برای مجازات مدل های بیش از حد پیچیده.
- اعتبار سنجی: برای ارزیابی عملکرد مدل در داده های ناشناخته، از مزایای متقابل استفاده کنید.
- اطلاع رسانی: [FLT 1] تنوع داده ها را برای کاهش اختلاف نظر افزایش دهید.
- انتخاب انتخابی: گزینه های مربوطه را برای بهبود ثبات مدل انتخاب کنید.
ارزیابی مدل و نظارت
ارزیابی مستمر با استفاده از مجموعه داده های اعتباری کمک می کند تا شناسایی کند که آیا یک مدل از تعصب بالا یا اختلاف و یا آسیب پذیری رنج می برد. Tuning hyperparameters به همین ترتیب می تواند عملکرد و تعمیم را بهبود بخشد.