Нахождение баланса между смещением и дисперсией в машинном обучении важно, чтобы минимизировать общую ошибку прогнозирования. 4

Смещение — это ошибка, возникающая из-за упрощённых предположений в алгоритме обучения. 24 Высокое смещение приводит к недообучению, когда модель не может уловить базовые закономерности в данных. 4

Дисперсия — это чувствительность модели к колебаниям в наборе данных для обучения. 24 Высокая дисперсия может привести к переобучению, когда модель улавливает шум вместо фактического сигнала. 4

Идеальный баланс предполагает нахождение тонкого баланса между двумя типами ошибок: 1

• Слишком большое упрощение приведёт к высокой систематической ошибке и недостаточному оснащению. 1
• Слишком большая сложность модели приведёт к высокой дисперсии и переобучению. 1

Таким образом, нахождение правильного компромисса позволяет улучшить производительность модели на новых данных. 4

Кроме того, оптимизация компромисса помогает разрабатывать модели, которые хорошо обобщают невидимые данные, что приводит к повышению точности и надёжности прогнозирования в различных приложениях. 24