Neobjektivitātes un novirzes kompromiss ir mašīnmācības pamatjēdziens, kas saistīts ar modeļa veiktspēju un vispārināšanas spēju.
Novirze attiecas uz kļūdu, kas radusies, tuvinot reālās pasaules problēmu, kas var rasties no pārāk vienkāršotiem pieņēmumiem mācīšanās algoritmā. Liela novirze var izraisīt modeli, lai nepamanītu atbilstošās attiecības starp līdzekļiem un mērķa izvadēm, izraisot nepietiekamu pielāgošanu — modelim ir slikta veiktspēja gan apmācībā, gan neredzamiem datiem.
No otras puses, variance attiecas uz modeļa jutību pret treniņu datu svārstībām. Tas mēra modeļa spēju vispārināt, tverot modeļus, nevis troksni. Augsta dispersija bieži rodas no pārāk sarežģītiem modeļiem, kas apgūst troksni vai nejaušas svārstības treniņu datos, izraisot pārmērīgu pielāgošanu — labi darbojas treniņu datiem, bet slikti ar neredzamiem datiem.
Kompromiss notiek tāpēc, ka neobjektivitātes samazināšanās bieži palielina dispersiju un otrādi. Mērķis samazināt abus vienlaikus ir sarežģīts un bieži vien neiespējams. Tāpēc mērķis ir atrast optimālu līdzsvaru, kas samazina kopējo kļūdu neredzamajos datos.
Stratēģijas, lai pārvaldītu neobjektivitātes un novirzes kompromisu, ietver:
Savstarpēja validācija:
Izmantojiet tādas metodes kā k-reizes šķērsvalidācija, lai novērtētu modeļa veiktspēju vairākās datu apakškopās. Tas palīdz saprast, vai modelim ir liela novirze vai liela novirze.
Regularizācija:
Ieviesiet regulēšanas paņēmienus, piemēram, L1 vai L2 regularizāciju, lai sodītu pārāk sarežģītus modeļus, samazinot dispersiju un novēršot pārmērīgu pielāgošanu.
Funkciju atlase/samazināšana:
Izvēlieties atbilstošās funkcijas un samaziniet izmērus, lai novērstu modeļa pārmērīgu ietilpību ar troksni datos, tādējādi samazinot dispersiju.
Ansambļa metodes:
Izmantojiet komplektēšanas paņēmienus, piemēram, iekraušanu maisos (piem., Random Forests) vai paaugstināšanu (piemēram, gradientu pastiprināšanas mašīnas), kas apvieno vairākus modeļus, lai samazinātu dispersiju, vienlaikus saglabājot vai pat samazinot novirzi.
Modeļa sarežģītības kontrole:
Pielāgojiet modeļa sarežģītību, mainot hiperparametrus vai izmantojot vienkāršākus vai sarežģītākus modeļus, panākot līdzsvaru starp novirzi un dispersiju.
Novirzes-variances sadalīšanās analīze:
Analizējiet novirzes un novirzes komponentus atsevišķi, lai gūtu ieskatu modeļa darbībā un veiktu apzinātus pielāgojumus.
Apkopojiet vairāk datu:
Datu kopas lieluma palielināšana var palīdzēt modelim labāk vispārināt, tverot vairāk pamatā esošo modeļu un samazinot dispersiju.
Izprotot un pārvaldot neobjektivitātes un novirzes kompromisu, mašīnmācīšanās praktiķi var izstrādāt modeļus, kas labi vispārina neredzamus datus, uzlabojot vispārējo veiktspēju un uzticamību.
