Какие применения дисперсии в области машинного обучения?

Некоторые применения дисперсии в области машинного обучения:

• Оценка производительности модели. www.geeksforgeeks.org codelabsacademy.com Дисперсия показывает, насколько предсказания модели изменятся, если обучать её на разных наборах данных внутри одного и того же распределения. habr.com
• Определение чувствительности модели. www.geeksforgeeks.org Низкая дисперсия означает, что модель менее чувствительна к изменениям в обучающих данных и может выдавать согласованные оценки целевой функции. www.geeksforgeeks.org Высокая дисперсия, наоборот, указывает на то, что модель очень чувствительна к изменениям и может привести к значительным изменениям в оценке целевой функции. www.geeksforgeeks.org
• Контроль за переобучением. codelabsacademy.com habr.com Высокая дисперсия часто возникает из-за слишком сложных моделей, которые изучают шум или случайные колебания обучающих данных. codelabsacademy.com Это приводит к переобучению — хорошие результаты на обучающих данных, но плохие на невидимых. codelabsacademy.com
• Помощь в разработке моделей. codelabsacademy.com Понимая и управляя компромиссом между смещением и дисперсией, специалисты по машинному обучению могут разрабатывать модели, которые хорошо обобщают невидимые данные, улучшая общую производительность и надёжность. codelabsacademy.com

Некоторые методы, которые используют для управления дисперсией в машинном обучении: перекрёстная проверка, регуляризация, выбор/сокращение функций, методы ансамбля и другие. www.geeksforgeeks.org codelabsacademy.com