Почему дисперсия и смещение данных считаются основными проблемами при анализе данных?

Дисперсия и смещение данных считаются основными проблемами при анализе данных, потому что они приводят к ошибкам прогнозирования. 1

Смещение — это погрешность оценки, возникающая в результате ошибочного предположения в алгоритме обучения. 3 В результате большого смещения алгоритм может пропустить связь между признаками и выводом (недообучение). 3 Например, если исследователь собирал выборку и выбрал только похожие по какому-то фактору значения, а остальные проигнорировал. 1

Дисперсия — это ошибка чувствительности к малым отклонениям в тренировочном наборе. 3 При высокой дисперсии алгоритм может как-то трактовать случайный шум в тренировочном наборе, а не желаемый результат (переобучение). 3 Высокая дисперсия может возникать из-за недостаточного количества данных для обучения модели. 4

Таким образом, из-за смещения и дисперсии нельзя спрогнозировать всё точно: чем выше эти показатели, тем сильнее прогноз может расходиться с реальным результатом. 1

Кроме того, существует компромисс между смещением и дисперсией, когда снижение одного показателя обычно увеличивает другой. 4 Поэтому при анализе данных необходимо найти баланс между этими показателями, чтобы минимизировать общую ошибку модели. 4