การอุปทานแบบอคติเป็นการลดความชื่นชอบในการเรียนรู้ของเครื่อง ที่มีผลต่อการทํางานแบบตัวอย่าง มันอธิบายสมดุลระหว่างการขาดดุลและการจํากัดข้อมูล การเข้าใจตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ตัว อย่าง ใน การ คาด การณ์ ทาง การ เงิน
ความ เสื่อม ทาง เส้นตรง ที่ เรียบ ง่าย อาจ มี อคติ สูง รูป แบบ ที่ ซับ ซ้อน ที่ ไม่ มี ใน ราคา หลัก ทรัพย์ ทํา ให้ มี การ ลด ลง ไป อีก.
การ รักษา ทาง การ แพทย์
การวินิจฉัยโรคแบบซับซ้อนขึ้นนี้ สามารถลดอคติ แต่ความเสี่ยงที่เพิ่มมากขึ้นในการฝึกอบรมข้อมูล เพิ่มความแปรผัน การจัดอันดับและความสมบูรณ์ของโรค
การ ฝึก อบรม
กลยุทธ์ในการควบคุมการแปรผันของอคติ รวมถึง:
- [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: Evalutes examples play on the at at at atsive to overfiting.
- [FLT: 0] การแบ่งประเภท: เพิ่มความซับซ้อนให้กับแบบจําลอง เพื่อลดความแปรผัน
- [FLT: 0] การคัดเลือกแบบ: การเลือกความซับซ้อนของโมเดลที่เหมาะสม โดยอาศัยขนาดข้อมูลและความหลากหลายของข้อมูล
- [FLT: 0] วิธีการแบบเรียบเรียง : การผนวกแบบจําลองหลายแบบเข้าด้วยกัน เพื่อสมดุลความลําเอียงและความแปรปรวน