Моделде bias жана variance деген эмне?

Бейз (баш тартуу) жана варианс (таркатуу) — бул машиналык үйрөнүү моделинин каталарынын сүрөттөмөсү үчүн эки негизги түшүнүк.

• Бейз (баш тартуу): бул өтө жөнөкөй моделден келип чыккан жана маалыматтарды жакшы сүрөттөй албаган каталар. Жогорку бейзга ээ модел аз үйрөнгөн (underfitting) жана үйрөтүүдө жана жаңы маалыматтарда начар болжайт.

• Варианс (таркатуу): бул моделдин үйрөтүү маалыматтарындагы шууга сезгичтигинен келип чыккан каталар. Жогорку вариансга ээ модел өтө үйрөнүп кеткен (overfitting), үйрөтүү маалыматтарында жакшы иштейт, бирок жаңы маалыматтарга жаман жалпыдайт.

Бейз жана варианс ортосундагы баланс жакшы модел үчүн маанилүү. Жалпысынан, моделдин кыйынчылыгы өсүп жатканда, бейз азайып, варианс өсөт.

Мисал:

• Жөнөкөй сызыктуу регрессия жогорку бейзга ээ болушу мүмкүн, эгер маалыматтар нолиней болсо.
• Кыйын модел, мисалы, терең нейрондук тармак, төмөн бейзга ээ болушу мүмкүн, бирок жогорку варианс, эгер ал үйрөтүү маалыматтарына өтө ылайыкташса.