Bias va variance nima, va tasodifiy o'rmonda nima kamayadi?

Mashina o'qitishda:

• Bias (yolg'onlik) — bu juda oddiy model tufayli yuzaga keladigan xato bo'lib, u haqiqiy bog'liqlikni yaxshi taxmin qila olmaydi. Yuqori bias kam o'rganishga olib keladi.
• Varyans — bu modelning o'quv ma'lumotlaridagi o'zgarishlarga bo'lgan sezgirligi. Yuqori varyans, model ma'lumotlardagi shovqinni juda yaxshi moslashtirishi va bu esa ortiqcha o'rganishga olib keladi.

Tasodifiy o'rmon — bu tasodifiy tanlangan ma'lumotlar va xususiyatlar asosida qurilgan qaror daraxtlari to'plami. U yagona daraxtga qaraganda varyansni kamaytiradi, chunki bashoratlarning o'rtacha qiymati ma'lumotlardagi tasodifiy tebranishlarning ta'sirini kamaytiradi, bias esa deyarli darajada yoki biroz oshadi.

Misol:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Tasodifiy o'rmon, o'rtacha olish orqali varyansni kamaytiradi
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)