חישוב ביס וריאציות במודלים של למידה על-ידי-שלב: גישה של צעד-על-ידי-Step

ביסאס וחלנות הן מושגים חשובים בלמידה מבוקרת המסייעים להעריך את הביצועים של מודלים.הבנת כיצד לחשב מדדים אלה יכול לשפר את בחירת המודל ואת כוונון.

הבנה של ביס וריאציות

ביס מתייחס לשגיאה שהוצגה על ידי יישום בעיה בעולם האמיתי עם מודל פשוט. Variance מודד כמה התחזיות של המודל להשתנות עבור מאגרי מידע שונים.שניהם משפיעים על הדיוק של המודל ואת יכולת ההכללה.

עקבו אחרי Bas

ביסאס מחושב על ידי השוואת החיזוי הממוצע של המודל לערך האמיתי.הצעדים כוללים:

• לאמן את המודל פעמים רבות על נתוני הדרכה שונים.
• חיזוי הפלט לנקודת מבחן קבועה בכל פעם.
• חישוב ממוצע התחזיות הללו.
• יש לציין את ההבדל בין הממוצע לבין הערך האמיתי.
• ריבוע את ההבדל הזה כדי להשיג את ההטיה ריבוע.

המונחים:

המשתנים מודדים את יכולת החיזוי של המודל.לשלב אותו:

• השתמש בתחזיות של מודלים מרובים מאומן על נתונים שונים.
• חישוב החיזוי הממוצע בכל המודלים.
• לקבוע את הסטייה הריבועית של כל חיזוי מהמשמעות.
• ממוצע אלה סטיות מרובעות למצוא את השחלות.

דוגמא מעשית

נניח שיש לך מודל 5 פעמים על תת-קרקעית שונות.עבור נקודת מבחן ספציפית, התחזיות הן 3.2, 3.8, 3.5, 3.7, 3.7, ו-3.3.הערך האמיתי הוא 4.0.

החיזוי הממוצע הוא 3.5.ההטיה הריבועית (4.0-3.5)2=0.2=0.5.החלות מחושבת על ידי מינוף הסטיות הריבועיות של כל חיזוי מ-3.5, אשר תוצאות ב-0.4.