Біаса і варіант є важливими поняттями в супервізійному навчанні, які допомагають оцінити продуктивність моделей. Розуміння, як розрахувати ці метрики можуть поліпшити вибір моделі і тюнінг.

Розуміння Біаса і різновиди

Біас відноситься до помилки, введеної приблизуючи реальну проблему зі спрощеною моделлю. В залежності від того, скільки прогнозів моделі, що впливають на різні типи даних. Обидва впливають на точність моделі та здатність узагальнення.

Розрахунок Bias

Біаса розраховується шляхом порівняння середнього прогнозування моделі до істинного значення. До кроків відносяться:

  • В ході програми в різних навчальних цілях, виходячи з моделі, кілька разів на різні навчальні дані.
  • Видача вихідного моменту на фіксовану точку тесту.
  • Розрахунок кількості цих прогнозів.
  • Розгорніть різницю між цим середнім і істинним значенням.
  • Квадратура цієї різниці для отримання площі двоярусної.

Розрахунок варіаційності

Варіант запускає варіабельність прогнозування моделі. Для його складання:

  • Використовуйте прогнози з декількох моделей, які навчаються на різних датах.
  • Розрахувати точне прогнозування по всій моделі.
  • Визначити розмірний відхилення кожного прогнозу з цього приводу.
  • Середні ці квадратні відхилення для пошуку варіантності.

Практичний приклад

Якщо у вас є дані, і ви навчите модель в п'яти разів на різні підсети. Для конкретної точки тестування прогнози 3.2, 3.8, 3.5, 3.7 і 3.3. Справжня вартість 4,0.

Середня прогноз 3.5. Двоясний квадрат (4.0 - 3,5)^2 = 0.25. Варіант розрахований на перевищення квадратичних відхилень кожного прогнозування від 3,5, що призводить до 0,14.