การ เข้าใจ แนว คิด เรื่อง อคติ และ ความ แปรปรวน เป็น สิ่ง สําคัญ เพื่อ ช่วย ให้ เห็น ว่า เครื่อง จําลอง การ เรียน รู้ ที่ ดี ที่ สุด นั้น มี อะไร บ้าง.
บิ อัส กับ วา เวียส คือ อะไร?
[FLT: 0] Bisa พาดพิงถึงความผิดพลาดที่เริ่มใช้โดยการจัดเพิ่มปัญหาโลกแห่งความเป็นจริงด้วยแบบจําลองที่ง่าย
[FLT: 0] Varriance วัดว่าการคาดการณ์ของแบบจําลองนั้น ตรงกับชุดข้อมูลต่างๆ ความแปรปรวนสูงสามารถนําไปสู่การรบกวนที่มากเกินไป โดยแบบจําลองสามารถจับสัญญาณรบกวนแทนสัญญาณที่แท้จริง
การ คํานวณ บิ อัส และ ความ หลาก หลาย
การ ประเมิน อคติ และ ความ แปรปรวน เกี่ยว ข้อง กับ การ ฝึก รุ่น หลาย ๆ แบบ ใน ชุด ข้อมูล และ การ ประเมิน คํา ทํานาย ของ พวก เขา.
- แยกชุดข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและทดสอบ
- ฝึกโมเดลในสับเซตฝึกต่างๆ
- ผลลัพธ์ที่ได้จากชุดการทดสอบทั่วไป
- คํานวณค่าการคาดการณ์โดยประมาณระหว่างแบบจําลอง
ความ ผัน ผัน ก็ ถูก ประเมิน โดย การ ตรวจ สอบ ความ หลาก หลาย ของ การ ทํานาย ต่าง ๆ ระหว่าง ตัว อย่าง.
ข้อ แนะ ที่ ใช้ ได้ จริง เพื่อ ช่วย ให้ มอง ใน แง่ ดี
เพื่อ ให้ มี อคติ และ ความ แปรปรวน อย่าง มี ประสิทธิภาพ ขอ พิจารณา กลยุทธ์ ต่อ ไป นี้:
- ใช้การข้ามผ่าน เพื่อประเมินความมั่นคงของโมเดล
- ปรับความซับซ้อนของแบบจําลองตามอคติและความแปรผัน
- เทคนิคการแบ่งส่วนเพื่อลดการประกอบการเกินขนาด
- เก็บข้อมูลเพิ่มหากความแปรผันสูงยังคงดําเนินต่อไป