В чем заключаются преимущества и недостатки смещенных и несмещенных оценок в машинном обучении?

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

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

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

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

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