Какие стратегии можно использовать для минимизации смещения и дисперсии при машинном обучении?

Некоторые стратегии, которые можно использовать для минимизации смещения и дисперсии при машинном обучении:

• Перекрёстная проверка. codelabsacademy.com Позволяет оценить производительность модели на нескольких подмножествах данных и понять, страдает ли модель от высокой систематической ошибки или высокой дисперсии. codelabsacademy.com
• Регуляризация. codelabsacademy.com www.ultralytics.com Методы регуляризации, такие как L1 или L2, наказывают слишком сложные модели, уменьшают дисперсию и предотвращают переобучение. codelabsacademy.com
• Выбор и сокращение функций. codelabsacademy.com Выбор соответствующих функций и уменьшение размерности помогают предотвратить переобучение модели из-за шума в данных, тем самым уменьшая дисперсию. codelabsacademy.com
• Методы ансамбля. codelabsacademy.com Объединение нескольких моделей, например, в виде бэггинга (случайные леса) или бустинга (машины повышения градиента), позволяет уменьшить дисперсию, сохраняя или даже уменьшая смещение. codelabsacademy.com
• Контроль сложности модели. codelabsacademy.com Регулирование сложности модели путём изменения гиперпараметров или использования более простых или более сложных моделей помогает обеспечить баланс между предвзятостью и дисперсией. codelabsacademy.com
• Анализ декомпозиции смещения и дисперсии. codelabsacademy.com Анализ компонентов смещения и дисперсии отдельно даёт представление о поведении модели и позволяет внести обоснованные корректировки. codelabsacademy.com
• Увеличение размера набора данных. codelabsacademy.com Увеличение размера набора данных помогает модели лучше обобщать, улавливая больше базовых закономерностей и уменьшая дисперсию. codelabsacademy.com