บทนำ
ในแมชชีนเลิร์นนิง การแลกเปลี่ยนอคติกับความแปรปรวนเป็นแนวคิดพื้นฐานที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลการทำนายใดๆ มันหมายถึงความสมดุลที่ละเอียดอ่อนระหว่างข้อผิดพลาดอคติและข้อผิดพลาดความแปรปรวนของแบบจำลอง เนื่องจากเป็นไปไม่ได้ที่จะย่อทั้งสองอย่างพร้อมกัน การสร้างสมดุลที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบรรลุประสิทธิภาพของโมเดลที่เหมาะสมที่สุด
ในบทความสั้นๆ นี้ เราจะให้คำจำกัดความของอคติและความแปรปรวน อธิบายว่าสิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร และให้คำแนะนำเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับวิธีจัดการกับสิ่งเหล่านี้ในทางปฏิบัติ
ทำความเข้าใจอคติและความแปรปรวน
ก่อนที่จะลงลึกถึงความสัมพันธ์ระหว่างอคติและความแปรปรวน เรามานิยามความหมายของคำเหล่านี้ในแมชชีนเลิร์นนิงกันก่อน
ข้อผิดพลาดอคติหมายถึงความแตกต่างระหว่างการทำนายของแบบจำลองและค่าที่ถูกต้องที่พยายามทำนาย (ความจริงพื้นฐาน) กล่าวอีกนัยหนึ่ง อคติคือข้อผิดพลาดที่ตัวแบบกระทำเนื่องจากสมมติฐานที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับการกระจายข้อมูลพื้นฐาน แบบจำลองที่มีอคติสูงมักจะเรียบง่ายเกินไป ทำให้ไม่สามารถจับความซับซ้อนของข้อมูลได้ ซึ่งนำไปสู่ความไม่เหมาะสม
ในทางกลับกัน ข้อผิดพลาดความแปรปรวนหมายถึงความไวของแบบจำลองต่อความผันผวนเล็กน้อยในข้อมูลการฝึกอบรม โมเดลความแปรปรวนสูงมีความซับซ้อนมากเกินไปและมีแนวโน้มที่จะพอดีกับสัญญาณรบกวนในข้อมูล แทนที่จะเป็นรูปแบบพื้นฐาน ซึ่งนำไปสู่การโอเวอร์ฟิต ส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานต่ำสำหรับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น
ความเอนเอียงสูงอาจนำไปสู่ความไม่พอดี ซึ่งโมเดลนั้นง่ายเกินไปที่จะจับความซับซ้อนของข้อมูล มันสร้างสมมติฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับข้อมูลและล้มเหลวในการจับความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างตัวแปรอินพุตและเอาต์พุต ในทางกลับกัน ความแปรปรวนสูงอาจนำไปสู่การ overfitting โดยที่โมเดลซับซ้อนเกินไปและเรียนรู้จุดรบกวนในข้อมูลมากกว่าความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างตัวแปรอินพุตและเอาต์พุต ดังนั้น แบบจำลองที่มากเกินไปมักจะพอดีกับข้อมูลการฝึกอบรมอย่างใกล้ชิดเกินไป และไม่สามารถสรุปได้ดีกับข้อมูลใหม่ ในขณะที่แบบจำลองที่ไม่เหมาะสมเกินไปจะไม่สามารถพอดีกับข้อมูลการฝึกอบรมได้อย่างถูกต้อง
ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ความเอนเอียงและความแปรปรวนมีความเกี่ยวข้องกัน และแบบจำลองที่ดีจะสร้างสมดุลระหว่างความคลาดเคลื่อนทางอคติและความคลาดเคลื่อนทางความแปรปรวน การแลกเปลี่ยนอคติกับความแปรปรวนเป็นกระบวนการค้นหาสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดทั้งสองนี้ โมเดลที่มีอคติต่ำและความแปรปรวนต่ำน่าจะทำงานได้ดีทั้งกับการฝึกและข้อมูลใหม่ โดยลดข้อผิดพลาดทั้งหมดให้เหลือน้อยที่สุด
Bias-Variance Trade-Off
การสร้างสมดุลระหว่างความซับซ้อนของโมเดลและความสามารถในการสรุปข้อมูลทั่วไปที่ไม่รู้จักคือหัวใจหลักของการแลกเปลี่ยนอคติและความแปรปรวน โดยทั่วไป โมเดลที่ซับซ้อนกว่าจะมีไบแอสต่ำกว่าแต่มีความแปรปรวนสูงกว่า ในขณะที่โมเดลที่เรียบง่ายกว่าจะมีไบแอสสูงกว่าแต่มีความแปรปรวนต่ำกว่า
เนื่องจากเป็นไปไม่ได้ที่จะลดอคติและความแปรปรวนให้เหลือน้อยที่สุด การหาจุดสมดุลระหว่างกันจึงเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น เมื่อเราเพิ่มความซับซ้อนของแบบจำลอง เราก็เพิ่มความแปรปรวนด้วย นี่เป็นเพราะโมเดลที่ซับซ้อนกว่ามีแนวโน้มที่จะพอดีกับสัญญาณรบกวนในข้อมูลการฝึก ซึ่งจะนำไปสู่การโอเวอร์ฟิตติ้ง
ในทางกลับกัน หากเราทำให้โมเดลเรียบง่ายเกินไป เราจะเพิ่มความเอนเอียง นี่เป็นเพราะแบบจำลองที่เรียบง่ายกว่าจะไม่สามารถจับความสัมพันธ์พื้นฐานในข้อมูลได้ ซึ่งจะนำไปสู่การไม่เหมาะสม
เป้าหมายคือการฝึกโมเดลที่ซับซ้อนพอที่จะจับความสัมพันธ์พื้นฐานในข้อมูลการฝึก แต่ไม่ซับซ้อนจนเกินพอดีในข้อมูลการฝึก
Bias-Variance Trade-Off ในทางปฏิบัติ
ในการวินิจฉัยประสิทธิภาพของโมเดล โดยทั่วไปเราจะคำนวณและเปรียบเทียบข้อผิดพลาดของรถไฟและการตรวจสอบความถูกต้อง เครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการแสดงภาพนี้คือโครงเรื่องของเส้นโค้งการเรียนรู้ ซึ่งแสดงประสิทธิภาพของแบบจำลองทั้งบนรถไฟและข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องตลอดกระบวนการฝึกอบรม จากการตรวจสอบเส้นโค้งเหล่านี้ เราสามารถระบุได้ว่าโมเดลมีความเหมาะสมมากเกินไป (ความแปรปรวนสูง) ไม่เหมาะสม (อคติสูง) หรือเหมาะสม (สมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างความเอนเอียงและความแปรปรวน)
ตัวอย่างกราฟการเรียนรู้ของโมเดลที่ไม่เหมาะสม ทั้งข้อผิดพลาดของรถไฟและข้อผิดพลาดในการตรวจสอบสูง
ในทางปฏิบัติ ประสิทธิภาพต่ำทั้งข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบแสดงว่าโมเดลนั้นเรียบง่ายเกินไป ซึ่งนำไปสู่การไม่เหมาะสม ในทางกลับกัน ถ้าโมเดลทำงานได้ดีมากกับข้อมูลการฝึก แต่ไม่ดีสำหรับข้อมูลการทดสอบ ความซับซ้อนของโมเดลน่าจะสูงเกินไป ส่งผลให้เกิดการโอเวอร์ฟิตติ้ง เพื่อจัดการกับความไม่พอดี เราสามารถลองเพิ่มความซับซ้อนของโมเดลโดยเพิ่มคุณสมบัติให้มากขึ้น เปลี่ยนอัลกอริทึมการเรียนรู้ หรือเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ ในกรณีของ overfitting เราควรพิจารณาการทำให้โมเดลเป็นมาตรฐานหรือใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจสอบความถูกต้องข้าม เพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำให้เป็นภาพรวม
ตัวอย่างของกราฟการเรียนรู้ของโมเดลที่เกินพอดี ข้อผิดพลาดของรถไฟลดลงในขณะที่ข้อผิดพลาดในการตรวจสอบเริ่มเพิ่มขึ้น แบบจำลองไม่สามารถสรุปได้
การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นเทคนิคที่สามารถใช้เพื่อลดข้อผิดพลาดเกี่ยวกับความแปรปรวนในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งช่วยจัดการกับการแลกเปลี่ยนอคติกับความแปรปรวน มีเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่แตกต่างกันจำนวนมาก ซึ่งแต่ละอย่างมีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่เป็นที่นิยม ได้แก่ การถดถอยสัน การถดถอยแบบเชือก และการทำให้เป็นมาตรฐานแบบยืดหยุ่น เทคนิคทั้งหมดเหล่านี้ช่วยป้องกันไม่ให้ overfitting โดยการเพิ่มเงื่อนไขการลงโทษในฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของโมเดล ซึ่งกีดกันค่าพารามิเตอร์ที่สูงเกินไปและส่งเสริมโมเดลที่เรียบง่าย
การถดถอยของสันเขาหรือที่เรียกว่าการทำให้เป็นมาตรฐาน L2 เพิ่มเงื่อนไขการลงโทษตามสัดส่วนกับกำลังสองของพารามิเตอร์แบบจำลอง เทคนิคนี้มีแนวโน้มที่จะส่งผลให้โมเดลมีค่าพารามิเตอร์น้อยลง ซึ่งอาจนำไปสู่การลดความแปรปรวนและการปรับปรุงลักษณะทั่วไป อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้ดำเนินการเลือกคุณสมบัติ ดังนั้นคุณสมบัติทั้งหมดยังคงอยู่ในโมเดล
ดูคู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับการเรียนรู้ Git ที่มีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด มาตรฐานที่ยอมรับในอุตสาหกรรม และเอกสารสรุปรวม หยุดคำสั่ง Googling Git และจริงๆ แล้ว เรียน มัน!
การถดถอยแบบ Lassoหรือการทำให้เป็นมาตรฐาน L1 เพิ่มเงื่อนไขการลงโทษตามสัดส่วนของค่าสัมบูรณ์ของพารามิเตอร์แบบจำลอง เทคนิคนี้สามารถนำไปสู่แบบจำลองที่มีค่าพารามิเตอร์กระจัดกระจาย ดำเนินการเลือกคุณลักษณะได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการตั้งค่าพารามิเตอร์บางตัวเป็นศูนย์ ซึ่งอาจส่งผลให้โมเดลที่เรียบง่ายและตีความได้ง่ายกว่า
การทำให้เป็นมาตรฐานสุทธิแบบยืดหยุ่น เป็นการผสมผสานระหว่างการทำให้เป็นมาตรฐานทั้ง L1 และ L2 ทำให้เกิดความสมดุลระหว่างการถดถอยของสันและบ่วงบาศ โดยการควบคุมอัตราส่วนระหว่างเงื่อนไขการลงโทษทั้งสอง ตาข่ายยืดหยุ่นสามารถได้รับประโยชน์จากทั้งสองเทคนิค เช่น การปรับปรุงลักษณะทั่วไปและการเลือกคุณสมบัติ
ตัวอย่างเส้นโค้งการเรียนรู้ของตัวแบบที่เหมาะสม
สรุป
การแลกเปลี่ยนอคติและความแปรปรวนเป็นแนวคิดที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดประสิทธิภาพและความดีของแบบจำลอง แม้ว่าความเอนเอียงสูงจะนำไปสู่ความไม่พอดีและความแปรปรวนสูงนำไปสู่การเกินพอดี การหาสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างสองสิ่งนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่งซึ่งสรุปได้ดีกับข้อมูลใหม่
ด้วยความช่วยเหลือของเส้นโค้งการเรียนรู้ ทำให้สามารถระบุปัญหาที่มากเกินไปหรือน้อยเกินไปได้ และด้วยการปรับความซับซ้อนของแบบจำลองหรือการใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน จึงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของทั้งข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง ตลอดจนข้อมูลการทดสอบ
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
- ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://stackabuse.com/the-bias-variance-trade-off-in-machine-learning/
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 1
- 12
- 20
- 8
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- แน่นอน
- แม่นยำ
- บรรลุ
- การบรรลุ
- จริง
- เพิ่ม
- ที่อยู่
- เพิ่ม
- ข้อได้เปรียบ
- คำแนะนำ
- มีผลต่อ
- น่าสงสาร
- ขั้นตอนวิธี
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ด้วย
- an
- และ
- ใด
- เป็น
- บทความ
- AS
- ยอดคงเหลือ
- ยอดคงเหลือ
- BE
- เพราะ
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ระหว่าง
- อคติ
- ชายแดน
- ทั้งสอง
- การก่อสร้าง
- แต่
- by
- คำนวณ
- CAN
- ความสามารถในการ
- จับ
- กรณี
- เปลี่ยนแปลง
- เลือก
- อย่างใกล้ชิด
- การผสมผสาน
- เปรียบเทียบ
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- แนวคิด
- พิจารณา
- การควบคุม
- แกน
- แก้ไข
- สำคัญมาก
- ข้อมูล
- จัดการ
- ลดลง
- กำหนด
- แน่นอน
- ความแตกต่าง
- ต่าง
- แสดง
- การกระจาย
- ทำ
- สอง
- แต่ละ
- ก่อน
- ง่ายดาย
- มีประสิทธิภาพ
- ประสิทธิผล
- กระตุ้นให้เกิดการ
- พอ
- ความผิดพลาด
- ข้อผิดพลาด
- แม้
- การตรวจสอบ
- ตัวอย่าง
- อธิบาย
- สุดโต่ง
- ความล้มเหลว
- ล้มเหลว
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- หา
- พอดี
- เหมาะสม
- ความผันผวน
- โฟกัส
- สำหรับ
- ฟังก์ชัน
- พื้นฐาน
- General
- ไป
- เป้าหมาย
- ดี
- พื้น
- ให้คำแนะนำ
- มือ
- มือบน
- มี
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จุดสูง
- สูงกว่า
- โฉบ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTTPS
- แยกแยะ
- if
- การดำเนินการ
- เป็นไปไม่ได้
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- ในอื่น ๆ
- ประกอบด้วย
- รวม
- เพิ่ม
- ที่เพิ่มขึ้น
- อินพุต
- เข้าไป
- บทนำ
- IT
- ITS
- เก็บ
- ที่รู้จักกัน
- L1
- l2
- นำ
- ชั้นนำ
- นำไปสู่
- การเรียนรู้
- ให้
- LG
- กดไลก์
- น่าจะ
- ll
- ต่ำ
- ลด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำให้
- กล่าวถึง
- การลด
- แบบ
- โมเดล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- จำเป็น
- สุทธิ
- ใหม่
- สัญญาณรบกวน
- จำนวน
- วัตถุประสงค์
- of
- มักจะ
- on
- ดีที่สุด
- or
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- เอาท์พุต
- ของตนเอง
- พารามิเตอร์
- พารามิเตอร์
- แบบแผน
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ดำเนินการ
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- น่าสงสาร
- ยอดนิยม
- เป็นไปได้
- ประยุกต์
- การปฏิบัติ
- คาดการณ์
- คำทำนาย
- ป้องกัน
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- ให้
- ค่อนข้าง
- อัตราส่วน
- ลด
- ลดลง
- หมายถึง
- ที่เกี่ยวข้อง
- ความสัมพันธ์
- ความสัมพันธ์
- ยังคง
- แสดง
- ผล
- ส่งผลให้
- ผลสอบ
- ขวา
- แหวน
- แข็งแรง
- s
- การเลือก
- ความไว
- การตั้งค่า
- เงา
- แผ่น
- สั้น
- น่า
- ง่าย
- พร้อมกัน
- เล็ก
- มีขนาดเล็กกว่า
- So
- บาง
- แหล่งที่มา
- สี่เหลี่ยม
- สแต็ค
- มาตรฐาน
- หยุด
- แข็งแรง
- อย่างเช่น
- ชี้ให้เห็นถึง
- เทคนิค
- ระยะ
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- ทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- ตลอด
- ไปยัง
- เกินไป
- เครื่องมือ
- รวม
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- การเปลี่ยนแปลง
- จริง
- ความจริง
- ลอง
- สอง
- เป็นปกติ
- ไม่สามารถ
- พื้นฐาน
- ไม่ทราบ
- มือสอง
- การใช้
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- ความคุ้มค่า
- มาก
- we
- ดี
- อะไร
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- จะ
- กับ
- คำ
- ลมทะเล
- เป็นศูนย์