В чём заключается компромисс между смещением и дисперсией в машинном обучении?

Компромисс между смещением и дисперсией в машинном обучении — это концепция, которая предполагает нахождение оптимального баланса между двумя типами ошибок: смещением и дисперсией. www.ultralytics.com

Смещение — это погрешность оценки, возникающая в результате ошибочного предположения в алгоритме обучения. ru.wikipedia.org Модель с высоким смещением часто недооценивает взаимосвязь между входными признаками и целевой переменной, что приводит к неоптимальным прогнозам. appmaster.io

Дисперсия — это ошибка чувствительности модели к конкретным обучающим данным. appmaster.io Модель с высокой дисперсией точно улавливает каждую деталь и закономерность в данном наборе данных, включая шум. appmaster.io Это приводит к переобучению: модель показывает высокую производительность на обучающих данных, но не применима к другим выборкам данных. appmaster.io

Идеальный компромисс предполагает нахождение тонкого баланса между двумя типами ошибок. appmaster.io Слишком большое упрощение приведёт к высокой систематической ошибке и недостаточному оснащению, а слишком большая сложность — к высокой дисперсии и переобучению. appmaster.io

Цель компромисса — создание модели, которая хорошо работает как на видимых (обучающие данные), так и на невидимых (тестовые данные). www.ultralytics.com