Šališkumo ir dispersijos kompromisas yra pagrindinė mašininio mokymosi koncepcija, susijusi su modelio našumo ir apibendrinimo galimybėmis.
Poslinkis reiškia klaidą, atsiradusią apytiksliai realios problemos, kuri gali kilti dėl pernelyg supaprastintų mokymosi algoritmo prielaidų. Dėl didelio poslinkio modelis gali praleisti atitinkamus ryšius tarp funkcijų ir tikslinių išėjimų, o tai gali sukelti nepakankamą pritaikymą, kai modelis prastai veikia tiek mokymo, tiek nematomų duomenų atžvilgiu.
Kita vertus, variacija reiškia modelio jautrumą treniruočių duomenų svyravimams. Jis matuoja modelio gebėjimą apibendrinti fiksuojant modelius, o ne triukšmą. Didelė dispersija dažnai atsiranda dėl pernelyg sudėtingų modelių, kurie mokosi triukšmo arba atsitiktinių treniruočių duomenų svyravimų, todėl perderinama – treniruočių duomenys veikia gerai, bet nematomi duomenys – prastai.
Kompromisas atsiranda todėl, kad mažėjantis šališkumas dažnai padidina dispersiją ir atvirkščiai. Siekti sumažinti abu vienu metu yra sudėtinga ir dažnai neįmanoma. Todėl tikslas yra rasti optimalų balansą, kuris sumažintų bendrą nematomų duomenų paklaidą.
Strategijos, kaip valdyti šališkumo ir dispersijos kompromisą, apima:
Kryžminis patvirtinimas:
Naudokite tokius metodus kaip k-karto kryžminis patvirtinimas, kad įvertintumėte modelio našumą keliuose duomenų pogrupiuose. Tai padeda suprasti, ar modelis kenčia nuo didelio šališkumo ar didelės dispersijos.
Sureguliavimas:
Įdiekite reguliavimo metodus, pvz., L1 arba L2 sureguliavimą, kad nubaustumėte pernelyg sudėtingus modelius, sumažintumėte dispersiją ir išvengtumėte per didelio pritaikymo.
Funkcijų pasirinkimas / sumažinimas:
Pasirinkite atitinkamas funkcijas ir sumažinkite matmenis, kad modelis nebūtų per daug pritaikytas dėl duomenų triukšmo ir taip sumažintumėte dispersiją.
Ansamblio metodai:
Naudokite kompleksinius metodus, tokius kaip maišymas (pvz., atsitiktiniai miškai) arba padidinimas (pvz., gradiento didinimo mašinos), kurie derina kelis modelius, kad sumažintumėte dispersiją, išlaikant ar net sumažinant šališkumą.
Modelio sudėtingumo valdymas:
Koreguokite modelio sudėtingumą keisdami hiperparametrus arba naudodami paprastesnius ar sudėtingesnius modelius, išlaikydami pusiausvyrą tarp šališkumo ir dispersijos.
Pokrypio ir dispersijos skaidymo analizė:
Atskirai analizuokite šališkumo ir dispersijos komponentus, kad gautumėte įžvalgų apie modelio elgesį ir atliktumėte pagrįstus pakeitimus.
Surinkite daugiau duomenų:
Duomenų rinkinio dydžio padidinimas gali padėti modeliui geriau apibendrinti, nes užfiksuojama daugiau pagrindinių modelių ir sumažinama dispersija.
Suprasdami ir valdydami šališkumo ir dispersijos kompromisą, mašininio mokymosi praktikai gali sukurti modelius, kurie gerai apibendrina neregėtus duomenis, pagerindami bendrą našumą ir patikimumą.
