A compensación de sesgo-varianza é un concepto fundamental na aprendizaxe automática que se relaciona co rendemento e a capacidade de xeneralización dun modelo.
Sesgo refírese ao erro introducido ao aproximar un problema do mundo real, que pode xurdir de suposicións demasiado simplistas no algoritmo de aprendizaxe. O alto sesgo pode facer que o modelo perda relacións relevantes entre as funcións e os resultados obxectivos, o que leva a unha subadaptación, onde o modelo ten un rendemento deficiente tanto no adestramento como en datos non vistos.
Varianza, pola contra, refírese á sensibilidade do modelo ás flutuacións dos datos de adestramento. Mide a capacidade do modelo para xeneralizar capturando patróns en lugar de ruído. A Alta varianza adoita ser resultado de modelos excesivamente complexos que aprenden ruídos ou flutuacións aleatorias nos datos de adestramento, o que provoca un sobreajuste: un bo rendemento nos datos de adestramento pero mal en datos non vistos.
A compensación prodúcese porque a diminución do sesgo adoita aumentar a varianza e viceversa. Pretender minimizar ambos á vez é un reto e moitas veces imposible. Polo tanto, o obxectivo é atopar un equilibrio óptimo que minimice o erro total nos datos non vistos.
As estratexias para xestionar a compensación de sesgo-varianza inclúen:
Validación cruzada:
Empregue técnicas como a validación cruzada k-fold para avaliar o rendemento do modelo en varios subconxuntos de datos. Isto axuda a comprender se o modelo está sufrindo un sesgo alto ou unha alta varianza.
Regularización:
Introducir técnicas de regularización como a regularización L1 ou L2 para penalizar modelos demasiado complexos, reducindo a varianza e evitando o sobreajuste.
Selección/redución de funcións:
Escolle funcións relevantes e reduce a dimensionalidade para evitar que o modelo se axuste demasiado ao ruído dos datos, reducindo así a varianza.
Métodos de conxunto:
Utiliza técnicas de conxunto como o ensacado (por exemplo, Bosques aleatorios) ou o impulso (por exemplo, Máquinas de aumento de gradientes) que combinan varios modelos para reducir a varianza mantendo ou incluso reducindo o sesgo.
Control de complexidade do modelo:
Axusta a complexidade do modelo cambiando hiperparámetros ou utilizando modelos máis sinxelos ou complexos, logrando un equilibrio entre sesgo e varianza.
Análise de descomposición pola varianza:
Analiza os compoñentes de sesgo e varianza por separado para obter información sobre o comportamento do modelo e facer axustes informados.
Recoller máis datos:
Aumentar o tamaño do conxunto de datos pode axudar ao modelo a xeneralizarse mellor ao capturar máis patróns subxacentes e reducir a varianza.
Ao comprender e xestionar a compensación da varianza de sesgo, os profesionais da aprendizaxe automática poden desenvolver modelos que xeneralicen ben a datos non vistos, mellorando o rendemento e a fiabilidade xerais.
