Poslinkio ir dispersijos kompromisas yra pagrindinė sąvoka, padedanti suprasti modelio apibendrinimo klaidą.
Šališkumo ir dispersijos skaidymas
Poslinkis reiškia klaidą, atsiradusią apytiksliai apytiksliai supaprastintame modelyje realią problemą. Tai rodo skirtumą tarp mūsų modelio vidutinio prognozavimo ir teisingos vertės**, kurią bandome nuspėti.Didelis poslinkisdažnai sukelianepakankamą pritaikymą – pernelyg supaprastintus modelius, kurie nesugeba užfiksuoti duomenų sudėtingumo.
Kita vertus, variacija matuoja modelio jautrumą duomenų rinkinio svyravimams. Tai kiekybiškai įvertina, kiek skirtųsi modelio prognozės, jei jis būtų apmokytas naudojant skirtingus duomenų rinkinius. Didelė dispersija gali sukelti perdėtą pritaikymą – modelius, kurie gerai veikia pagal treniruočių duomenis, bet prastai apibendrina naujus, nematytus duomenis.
Kompromisas ir ryšys su modelio sudėtingumu
Kompromisas tarp šališkumo ir dispersijos yra labai svarbus. Didėjant modelio sudėtingumui, šališkumas paprastai mažėja (modelis gali užfiksuoti sudėtingesnius modelius), tačiau dispersija didėja (modelis tampa jautresnis triukšmui ir mokymo duomenų specifikai). Norint pasiekti optimalų modelio veikimą, labai svarbu suderinti šiuos du komponentus.
Klaidų įnašas ir apskaičiavimas
Numatyta prognozavimo klaida gali būti suskirstyta į tris dalis:
-
Nepakeičiama klaida (triukšmas)
-
Poslinkis kvadratu
-
Dispersija
Matematiškai:
Numatyta klaida = nepataisoma klaida + poslinkis2+ nuokrypis
Tiesioginis šališkumo ir dispersijos skaičiavimas gali būti sudėtingas, ypač realaus pasaulio duomenims. Tokie metodai kaip kryžminis patvirtinimas, mokymosi kreivės arba skirtingų duomenų rinkinio pogrupių naudojimas mokymui ir patvirtinimui gali padėti įvertinti šiuos komponentus.
Strategijos, skirtos dideliam šališkumui arba dideliam skirtumui spręsti
- Didelis poslinkis: norint sumažinti didelį poslinkį, galima padidinti modelio sudėtingumą naudojant sudėtingesnius modelius (pvz., pridedant daugiau funkcijų, naudojant neuroninius tinklus, o ne tiesinius modelius).
– Didelė dispersija: norint pašalinti didelę dispersiją, naudokite tokius metodus kaip reguliavimas (pvz., Lasso, Ridge), modelio sudėtingumo mažinimas (funkcijų pasirinkimas, matmenų sumažinimas) arba daugiau duomenų rinkimas gali būti naudinga.
Tobulinimas per analizę
Analizuodami šališkumo ir dispersijos kompromisą, galime gauti įžvalgų apie modelio elgesį. Galime pasirinkti tinkamą problemos sudėtingumo lygį, suprasti, ar modelis netinkamas, ar per daug tinkamas, ir pritaikyti tinkamas strategijas našumui pagerinti.
Pavyzdžiui, jei modelio dispersija yra didelė, galime apsvarstyti galimybę jį supaprastinti sumažindami funkcijų skaičių arba naudodami reguliavimo metodus. Ir atvirkščiai, jei jis rodo didelį šališkumą, gali padėti sudėtingesnio modelio naudojimas arba tinkamesnių funkcijų pridėjimas.
Galiausiai tikslas yra rasti pusiausvyrą tarp šališkumo ir dispersijos, kad būtų sukurti modeliai, kurie gerai apibendrina nematomus duomenis.
