Бир жактуу дисперсияны алмаштыруу – бул моделдин аткаруучулук жана жалпылоо жөндөмүнө тиешелүү болгон машина үйрөнүүдөгү негизги түшүнүк.
Бир тараптуулук окутуу алгоритминдеги өтө жөнөкөйлөштүрүлгөн божомолдордон келип чыгышы мүмкүн болгон реалдуу дүйнөдөгү көйгөйдү жакындоодокиргизилгенкатаны билдирет. Жогорку бурмалоо моделдин функциялар менен максаттуу натыйжалардын ортосундагы тиешелүү мамилелерди өткөрүп жиберишине алып келиши мүмкүн, бул жетишсиздикке алып келет, мында модель машыгууда да, көрүнбөгөн маалыматтарда да начар иштейт.
Варианс, экинчи жагынан, моделдин окуу маалыматтарынын термелүүсүнө карата сезгичтигин билдирет. Бул моделдин ызы-чуу эмес, үлгүлөрдү тартуу менен жалпылоо жөндөмүн өлчөйт. Жогорку дисперсия көбүнчө машыгуу берилиштериндеги ызы-чуу же туш келди термелүүлөрдү үйрөнгөн өтө татаал моделдерден келип чыгат, бул ашыкча жабдылышына алып келет — машыгуу маалыматтарында жакшы, бирок көрүнбөгөн маалыматтарда начар иштейт.
Кыймылсыздыктын азайышы дисперсияны көбөйтөт жана тескерисинче болот. Экөөнү тең бир убакта азайтуу кыйын жана көбүнчө мүмкүн эмес. Ошондуктан, максат көрүнбөгөн маалыматтар боюнча жалпы катаны минималдаштыруу оптималдуу балансты табуу болуп саналат.
Бир жактуу дисперсияны башкаруу стратегиялары төмөнкүлөрдү камтыйт:
Кайчылаш текшерүү:
Берилиштердин бир нече бөлүмдөрүндө моделдин иштешин баалоо үчүн k-кабат кайчылаш валидация сыяктуу ыкмаларды колдонуңуз. Бул моделдин жогору жагына же жогорку дисперсиядан жапа чегип жатканын түшүнүүгө жардам берет.
Регуляризация:
Өтө татаал моделдерди жазалоо, дисперсияны азайтуу жана ашыкча тууралоону алдын алуу үчүн L1 же L2 регуляризация сыяктуу регуляризациялоо ыкмаларын киргизиңиз.
Функцияны тандоо/кичирейтүү:
Тиешелүү функцияларды тандап, моделдин маалыматтардагы ызы-чууга ашыкча туура келишин алдын алуу үчүн өлчөмдүүлүктү азайтыңыз, ошону менен дисперсияны азайтыңыз.
Ансамблдин ыкмалары:
Бир нече моделдерди бириктирген каптоо (мисалы, кокус токойлор) же күчтөндүрүү (мисалы, градиентти жогорулатуу машиналары) сыяктуу ансамбль ыкмаларын колдонуңуз, ал эми дисперсияны азайтып, ал тургай, бир тараптуулукту сактап же азайтыңыз.
Моделдин татаалдыгын көзөмөлдөө:
Гиперпараметрлерди өзгөртүү же жөнөкөйрөөк же татаал моделдерди колдонуу менен моделдин татаалдыгын тууралаңыз, бир тараптуулук менен дисперсиянын ортосундагы тең салмактуулукту сактаңыз.
Биас-дисперсиялык декомпозициялык анализ:
Моделдин жүрүм-турумун түшүнүү жана негиздүү түзөтүүлөрдү киргизүү үчүн бир жактуу жана дисперсия компоненттерин өз-өзүнчө талдаңыз.
Көбүрөөк маалымат чогултуу:
Берилиштер топтомунун көлөмүн көбөйтүү негизги моделдерди көбүрөөк басып алуу жана дисперсияны азайтуу аркылуу моделди жакшыраак жалпылоого жардам берет.
Бир жактуу дисперсияны түшүнүү жана башкаруу менен, машина үйрөнүү практиктери жалпы натыйжалуулукту жана ишенимдүүлүктү жогорулатып, көрүнбөгөн маалыматтарга жакшы жалпыланган моделдерди иштеп чыгышы мүмкүн.
