Ang mga bioa at mga pagkakaiba ay mahahalagang konsepto sa pinag - aralang mga bagay na tumutulong sa pagsusuri ng mga modelo para mas mapahusay ang pagpili at pagkakaayos ng mga modelo.

Pag - unawa sa Bisaya at Pagbabagu - bago

Ang mga basi ay tumutukoy sa pagkakamaling ipinakilala ng pag-apruba ng isang problemang real-world na may pinasimpleng modelo. ang Variance ay sumusukat kung gaano ang mga prediksiyon ng modelo na nagbabagu-bago para sa iba't ibang pagsasanay ng datasets. Parehong nakakaimpluwensiya sa pagiging tumpak at kakayahan ng modelo sa paglalahat.

Pagkalkula sa Bias

Ang mga baias ay kinakalkula sa pamamagitan ng paghahambing ng katamtamang prediksiyon ng modelo sa tunay na halaga. Ang mga hakbang ay kinabibilangan ng:

  • Sanayin nang maraming ulit ang modelo sa iba't ibang training datasets.
  • Hulaan ang output para sa isang takdang test point sa bawat pagkakataon.
  • Tuusin ang katamtaman ng mga hulang ito.
  • Pag - isipan ang pagkakaiba ng katamtamang bilang na ito at ng tunay na halaga.
  • Linawin ang pagkakaibang ito upang makuha ang pagkiling.

Pagkalkula sa Kaibahan

Ang pagbabago ay sumusukat sa pagiging di - nagkakamali ng mga hula ng modelo.

  • Gamitin ang mga prediksiyon mula sa maraming modelo na sinanay sa iba't ibang dataset.
  • Tuusin ang kahulugan ng prediksiyon sa lahat ng modelo.
  • Alamin ang kuwadradong paglihis ng bawat hula mula rito.
  • Katamtamang mga paglihis na ito upang masumpungan ang pagkakaiba.

Praktikal na Halimbawa

Halimbawang may datos ka at nakapagsanay ka ng modelo nang limang beses sa iba't ibang subset. Para sa espesipikong punto ng pagsubok, ang mga prediksiyon ay 3.2, 3.8, 3.5, 3.7, at 3.3. Ang tunay na halaga ay 4.0.

Ang katamtamang prediksiyon ay 3.5. Ang pagkiling ay (4.0 - 3.5)^2 = 0.25. Ang pagkakaiba ay kinakalkula sa pamamagitan ng katamtamang paglihis sa bawat prediksiyon mula 3.5, na nagbubunga ng 0.14.