موازنه بایاس-واریانس (Bias-Variance Tradeoff) یک مفهوم کلیدی در یادگیری ماشین است که به تعادل بین دو نوع خطا در مدلهای پیشبینیکننده اشاره دارد. بایاس، خطای ناشی از فرضیات سادهانگارانه در الگوریتم یادگیری است (کمبرازش)، در حالی که واریانس، خطای ناشی از حساسیت بیش از حد به نوسانات کوچک در مجموعه آموزشی است (بیشبرازش). یک مدل ایدهآل باید هم بایاس و هم واریانس پایینی داشته باشد. اعتبارسنجی متقابل با ارائه یک تخمین پایدار از خطای مدل، به مدیریت این موازنه کمک میکند. این روش واریانس تخمین عملکرد را کاهش میدهد، زیرا نتیجه نهایی میانگینی از چندین اجراست و کمتر تحت تأثیر یک تقسیمبندی خاص از دادهها قرار میگیرد.
آیا تا به حال برایتان پیش آمده که یک مدل یادگیری ماشین بسازید که در دادههای آزمایشی شما عملکرد درخشانی داشته باشد اما در مواجهه با سناریوهای دنیای واقعی دچار مشکل شود؟ 🤔 این دام رایج اغلب ناشی از اتکا به یک تقسیمبندی تکی آموزش/آزمون است که ممکن است نتواند تنوع کامل دادههایی را که … Read more