Смещение в контексте машинного обучения измеряет ожидаемое отклонение от истинного значения функции или параметра. 5 Несмещённая оценка означает, что смещение равно нулю, то есть ожидаемое значение оценки совпадает с истинным значением. 5

Преимущества несмещённых оценок: обеспечивают более точное приближение к истинному значению, так как значения несмещённой оценки близки к истинному базовому значению, сгенерированному обучающими данными. 5

Недостатки: для получения несмещённой оценки необходимо разбивать выборку на несколько частей: обучающую, валидационную и тестовую. 4 Только оценку качества прогнозов на отдельной тестовой выборке можно считать несмещённой, поскольку только объекты этой выборки модель увидит в первый раз. 4

Преимущества смещённых оценок: могут возникать, например, если исходный порядок объектов неслучайный, например, сначала идут простые, а потом более сложные для прогнозирования объекты. 4 В таком случае получится смещённая оценка качества прогнозов. 4

Таким образом, выбор между смещёнными и несмещёнными оценками зависит от конкретных условий и требований к процессу машинного обучения.