Bias жана variance деген эмне, жана кездейсөңдүк токойдо эмне азаяды?

Машин үйрөнүүдө:

• Bias (жол-жобо) — бул чындыкка жакын эмес, өтө жөнөкөй моделден келип чыккан ката. Жогорку bias төмөн үйрөнүүгө алып келет.
• Вариация (өзгөрүүчүлүк) — моделдин үйрөнүү маалыматтарындагы өзгөрүүлөргө сезгичтиги. Жогорку вариация моделдин маалыматтагы шуу менен өтө жакындашуусун билдирет, бул ашыкча үйрөнүүгө алып келет.

Тасадуфтуу токой — бул чечим дарактарынын топтому, ал кездейсоқ тандалган маалыматтар жана өзгөчөлүктөргө негизделген. Ал жалгыз даракка караганда вариацияны азайтат, анткени болжолдоолордун ортоңку мааниси маалыматтагы кездейсоқ термелүүлөрдүн таасирин азайтат, ал эми bias болжол менен дарактардын деңгээлинде калат же аздап өсөт.

Мисал:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Тасадуфтуу токой вариацияны ортоңку аркылуу азайтат
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)