درک سوگیری و تفاوت های مدل یادگیری ماشینی برای بهبود برآورد عملکرد آن ضروری است.این اجزای به شناسایی اینکه آیا یک مدل کم و یا بیش از حد مناسب داده ها است، کمک می کند.این مقاله روش های عملی برای ارزیابی سوگیری و تفاوت در سناریوهای دنیای واقعی را فراهم می کند.

Bias و Variance چیست؟

Bias اشاره به خطای معرفی شده توسط تقریباً با یک مشکل واقعی با یک مدل ساده است. Variance نشان می دهد که پیش بینی های مدل در هنگام آموزش داده های مختلف چقدر تغییر می کند.

برآورد Bias

برای برآورد سوگیری، مقایسه پیش بینی های مدل با ارزش های واقعی در یک مجموعه اعتبار سنجی، خطای بالا نشان دهنده سوگیری بالا است که اغلب با استفاده از کیفیت متقابل می تواند برآورد قابل اعتمادتری را با خطاهای متوسط در سراسر تقسیم داده های متعدد ارائه دهد.

ارزیابی تنوع

تنوع را می توان با آموزش مدل های متعدد در زیرمجموعه های مختلف داده ها و اندازه گیری تنوع در پیش بینی های خود ارزیابی کرد. تفاوت های بزرگ نشان دهنده تفاوت های بالا است که ممکن است منجر به تکنیک های بیش از حد مانند نمونه برداری بوت استرپ این روند شود.

روش های عملی

  • اعتبار سنجی مدل: [FLT 1] استفاده از ولتاژ متقابل k-fold برای ارزیابی ثبات مدل و سوگیری برآورد.
  • نمونه برداری از بوتت ها: مجموعه های آموزش چندگانه را برای ارزیابی تنوع پیش بینی می کند.
  • آموزش و پرورش Curves: [FLT 1] آموزش و خطاهای اعتباری در برابر اندازه داده ها برای تشخیص تعصب و اختلاف نظر.
  • پیچیدگی مدل: [FLT 1] آزمایش با مدل های ساده تر یا پیچیده تر برای مشاهده تغییرات در خطا.