లో , మోడల్ యొక్క పనితీరు దాని అంచనాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఇది కనిపించని, స్వతంత్ర డేటా వైపు ఎంతవరకు సాధారణీకరిస్తుంది. మోడల్ యొక్క పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాసాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని కొలవడానికి ఒక మార్గం. ఈ వ్యాసంలో, మోడల్ యొక్క ప్రామాణికతను నిర్ణయించడంలో బయాస్-వైవిధ్యం ఎలా ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుందో మనం నేర్చుకుంటాము. ఈ వ్యాసంలో ఈ క్రింది విషయాలు చర్చించబడ్డాయి:
- సరిదిద్దలేని లోపం
- యంత్ర అభ్యాసంలో బయాస్ అంటే ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లో వైవిధ్యం?
- ఇది యంత్ర అభ్యాస నమూనాను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
- బయాస్-వేరియెన్స్ ట్రేడ్-ఆఫ్
- మొత్తం లోపం
సరిదిద్దలేని లోపం
ఏదైనా మోడల్ క్రొత్త స్వతంత్ర, కనిపించని డేటా సమితిపై అంచనా లోపం ఆధారంగా అంచనా వేయబడుతుంది. లోపం అసలు ఉత్పత్తికి మరియు అంచనా వేసిన అవుట్‌పుట్‌కు మధ్య ఉన్న తేడా తప్ప మరొకటి కాదు. లోపాన్ని లెక్కించడానికి, మేము తగ్గించగల మరియు red హించలేని లోపం యొక్క సమ్మషన్‌ను చేస్తాము a.k.a బయాస్-వేరియెన్స్ కుళ్ళిపోవడం.
ప్రారంభకులకు sql సర్వర్ ట్యుటోరియల్స్
కోలుకోలేని లోపం ఏదైనా సంబంధం లేకుండా తగ్గించలేని తప్ప మరొకటి కాదు మీరు మోడల్‌లో ఉపయోగిస్తారు. అవుట్పుట్ వేరియబుల్‌పై ప్రత్యక్ష ప్రభావాన్ని చూపే అసాధారణ వేరియబుల్స్ వల్ల ఇది సంభవిస్తుంది. కాబట్టి మీ మోడల్‌ను సమర్థవంతంగా చేయడానికి, మేము అన్ని ఖర్చులు వద్ద ఆప్టిమైజ్ చేయవలసిన తగ్గించగల లోపంతో మిగిలిపోయాము.
తగ్గించగల లోపం రెండు భాగాలను కలిగి ఉంది - బయాస్ మరియు వైవిధ్యం , పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాసం ఉండటం మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అనేక విధాలుగా ప్రభావితం చేస్తుంది ఓవర్ ఫిటింగ్, అండర్ ఫిటింగ్ , మొదలైనవి.లో తగ్గించగల లోపాన్ని ఎలా ఎదుర్కోవాలో అర్థం చేసుకోవడానికి పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాసాన్ని పరిశీలిద్దాం .
యంత్ర అభ్యాసంలో బయాస్ అంటే ఏమిటి?
బయాస్ ప్రాథమికంగా వాస్తవ విలువ నుండి విలువను మనం ఎంతవరకు have హించాము. సగటు అంచనాలు వాస్తవ విలువలకు దూరంగా ఉంటే పక్షపాతం చాలా ఎక్కువగా ఉందని మేము చెబుతున్నాము.
అధిక పక్షపాతం అల్గోరిథం ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ వేరియబుల్స్ మధ్య ఆధిపత్య నమూనా లేదా సంబంధాన్ని కోల్పోతుంది. పక్షపాతం చాలా ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు, మోడల్ చాలా సరళంగా ఉంటుందని మరియు సంబంధాన్ని నిర్ణయించడానికి సెట్ చేయబడిన డేటా యొక్క సంక్లిష్టతను అర్థం చేసుకోదని భావించబడుతుంది.తక్కువ ఫిట్టింగ్ కలిగిస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లో వైవిధ్యం?
స్వతంత్ర, కనిపించని డేటా సెట్ లేదా ధ్రువీకరణ సెట్‌లో. శిక్షణ పొందిన డేటా సెట్‌తో పోలిస్తే మోడల్ పని చేయనప్పుడు, మోడల్‌కు వైవిధ్యం ఉండే అవకాశం ఉంది. Values హించిన విలువలు వాస్తవ విలువల నుండి ఎంత చెల్లాచెదురుగా ఉన్నాయో ఇది ప్రాథమికంగా చెబుతుంది.
డేటా సెట్‌లో అధిక వ్యత్యాసం అంటే మోడల్ చాలా శబ్దం మరియు అసంబద్ధమైన డేటాతో శిక్షణ పొందింది. తద్వారా మోడల్‌లో ఓవర్‌ఫిటింగ్‌కు కారణమవుతుంది. మోడల్‌కు అధిక వ్యత్యాసం ఉన్నప్పుడు, ఇది చాలా సరళంగా మారుతుంది మరియు కొత్త డేటా పాయింట్ల కోసం తప్పు అంచనాలను చేస్తుంది. ఎందుకంటే ఇది శిక్షణా సమితి యొక్క డేటా పాయింట్‌లకు ట్యూన్ చేసింది.
బయాస్-వైవిధ్యం యొక్క భావనను గణితశాస్త్రంలో అర్థం చేసుకోవడానికి కూడా ప్రయత్నిద్దాం. మనం Y గా అంచనా వేస్తున్న వేరియబుల్ మరియు ఇతర స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ X గా ఉండనివ్వండి. ఇప్పుడు రెండు వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధం ఉందని అనుకుందాం:
Y = f (X) + ఇ
పై సమీకరణంలో, ఇక్కడ ఉంది సగటు విలువ 0. తో అంచనా లోపం. మేము వంటి అల్గోరిథంలను ఉపయోగించి వర్గీకరణ చేసినప్పుడు లీనియర్ రిగ్రెషన్ , , మొదలైనవి, పాయింట్ x వద్ద squ హించిన స్క్వేర్డ్ లోపం ఉంటుంది:
err (x) = బయాస్2+ వైవిధ్యం + red హించలేని లోపం
బయాస్-వైవిధ్యం a ను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో కూడా అర్థం చేసుకుందాం యంత్ర అభ్యాస మోడల్ పనితీరు.
ఇది యంత్ర అభ్యాస నమూనాను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
మేము క్రింద జాబితా చేయబడిన నాలుగు వర్గాలలో బయాస్-వైవిధ్యం మధ్య సంబంధాన్ని ఉంచవచ్చు:
- హై వేరియెన్స్-హై బయాస్ - మోడల్ అస్థిరంగా ఉంటుంది మరియు సగటున కూడా సరికాదు
- తక్కువ వ్యత్యాసం-అధిక పక్షపాతం - మోడల్స్ స్థిరంగా ఉంటాయి కాని సగటున తక్కువగా ఉంటాయి
- అధిక వ్యత్యాసం-తక్కువ పక్షపాతం - కొంతవరకు ఖచ్చితమైనది కాని సగటులకు భిన్నంగా ఉంటుంది
- తక్కువ వ్యత్యాసం-తక్కువ పక్షపాతం - ఇది ఆదర్శ దృశ్యం, మోడల్ స్థిరంగా మరియు సగటున ఖచ్చితమైనది.
ఒక నమూనాలో పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాసాన్ని గుర్తించడం చాలా స్పష్టంగా ఉన్నప్పటికీ. అధిక వ్యత్యాసం ఉన్న మోడల్‌లో తక్కువ శిక్షణ లోపం మరియు అధిక ధ్రువీకరణ లోపం ఉంటుంది. మరియు అధిక పక్షపాతం విషయంలో, మోడల్‌లో అధిక శిక్షణ లోపం ఉంటుంది మరియు ధ్రువీకరణ లోపం శిక్షణ లోపంతో సమానం.
గుర్తించడం సులభం అనిపించినప్పటికీ, దానిని కనిష్టానికి తగ్గించడమే నిజమైన పని. అలాంటప్పుడు, మేము ఈ క్రింది వాటిని చేయవచ్చు:
- మరిన్ని ఇన్పుట్ లక్షణాలను జోడించండి
- బహుపది లక్షణాలను పరిచయం చేయడం ద్వారా మరింత సంక్లిష్టత
- రెగ్యులరైజేషన్ పదాన్ని తగ్గించండి
- మరింత శిక్షణ డేటాను పొందడం
బయాస్ మరియు వైవిధ్యం అంటే ఏమిటి మరియు ఇది మా మోడల్‌ను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో ఇప్పుడు మనకు తెలుసు, బయాస్-వేరియెన్స్ ట్రేడ్-ఆఫ్‌ను పరిశీలిద్దాం.
బయాస్-వేరియెన్స్ ట్రేడ్-ఆఫ్
మోడల్ యొక్క పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాసం మధ్య సరైన సమతుల్యతను కనుగొనడం బయాస్-వేరియెన్స్ ట్రేడ్-ఆఫ్ అంటారు. ఇది ప్రాథమికంగా మోడల్ ఎట్టి పరిస్థితుల్లోనూ లేదా తక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్నదని నిర్ధారించుకోవడానికి ఒక మార్గం.
మోడల్ చాలా సరళమైనది మరియు చాలా తక్కువ పారామితులను కలిగి ఉంటే, ఇది అధిక పక్షపాతం మరియు తక్కువ వ్యత్యాసంతో బాధపడుతుంది. మరోవైపు, మోడల్ పెద్ద సంఖ్యలో పారామితులను కలిగి ఉంటే, అది అధిక వ్యత్యాసం మరియు తక్కువ పక్షపాతాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ ట్రేడ్-ఆఫ్ ఫలితంగా రెండింటి మధ్య సంపూర్ణ సమతుల్య సంబంధం ఏర్పడుతుంది. ఆదర్శవంతంగా, తక్కువ బయాస్ మరియు తక్కువ వైవిధ్యం ఏదైనా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌కు లక్ష్యం.
పట్టికలో పరామితి ఏమిటి
మొత్తం లోపం
ఏదైనా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లో, బయాస్ మరియు వైవిధ్యం మధ్య మంచి సమతుల్యత ic హాజనిత ఖచ్చితత్వం పరంగా మరియు ఓవర్‌ఫిటింగ్‌ను నివారించడం, పూర్తిగా సరిపోయేటట్లు చేయడం వంటి పరిపూర్ణ దృశ్యంగా పనిచేస్తుంది. అల్గోరిథం సంక్లిష్టత పరంగా, పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాసాల మధ్య సరైన సమతుల్యత, మోడల్ ఎప్పుడూ అతిగా అమర్చబడదని లేదా అస్సలు సరిపోదని నిర్ధారిస్తుంది.
గణాంక నమూనాలో సగటు స్క్వేర్డ్ లోపం స్క్వేర్డ్ బయాస్ మరియు వైవిధ్యం మరియు లోపం యొక్క వైవిధ్యం యొక్క మొత్తంగా పరిగణించబడుతుంది. ఇవన్నీ ఒక మోడల్‌లో మనకు పక్షపాతం, వ్యత్యాసం మరియు red హించలేని లోపం ఉన్న మొత్తం లోపం లోపల ఉంచవచ్చు.
ఆచరణాత్మక అమలు సహాయంతో మొత్తం లోపాన్ని ఎలా తగ్గించవచ్చో అర్థం చేసుకుందాం.
మేము ఒక సృష్టించాము లీనియర్ రిగ్రెషన్ వర్గీకరణ లో మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో లీనియర్ రిగ్రెషన్ యొక్క డేటాసెట్ల మాడ్యూల్‌లో సెట్ చేసిన డయాబెటిస్ డేటాను ఉపయోగించి ఎడురేకాపై వ్యాసం నేర్చుకోండి గ్రంధాలయం.
మేము వర్గీకరణ యొక్క సగటు స్క్వేర్డ్ లోపాన్ని అంచనా వేసినప్పుడు, మాకు మొత్తం లోపం 2500 వచ్చింది.
మొత్తం లోపాన్ని తగ్గించడానికి, మేము వర్గీకరణకు ఎక్కువ డేటాను అందించాము మరియు దానికి బదులుగా మీన్ స్క్వేర్డ్ లోపం 2000 కు తగ్గించబడింది.
మోడల్‌కు ఎక్కువ శిక్షణ డేటాను ఇవ్వడం ద్వారా మొత్తం లోపాన్ని తగ్గించే సాధారణ అమలు ఇది. అదేవిధంగా మేము లోపం తగ్గించడానికి మరియు సమర్థవంతమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ కోసం పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాసాల మధ్య సమతుల్యతను కొనసాగించడానికి ఇతర పద్ధతులను అన్వయించవచ్చు.
ఇది మాక్‌లో బయాస్-వేరియెన్స్ నేర్చుకున్న ఈ వ్యాసం చివరకి తీసుకువస్తుందిదాని అమలు మరియు వినియోగ కేసుతో నేర్చుకోవడం. ఈ ట్యుటోరియల్‌లో మీతో పంచుకున్న అన్ని విషయాలతో మీరు స్పష్టంగా ఉన్నారని నేను ఆశిస్తున్నాను.
“బయాస్-వేరియెన్స్ ఇన్ మెషిన్ లెర్నింగ్” పై మీరు ఈ కథనాన్ని కనుగొంటే, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా 250,000 కంటే ఎక్కువ సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ.
మీ ప్రయాణంలో అడుగడుగునా మీకు సహాయం చేయడానికి మేము ఇక్కడ ఉన్నాము మరియు విద్యార్థులు మరియు నిపుణుల కోసం రూపొందించిన పాఠ్యాంశాలను రూపొందించండి. . ఈ కోర్సు మీకు పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్‌లోకి రావడానికి మరియు వివిధ మరియు ప్రధాన మరియు అధునాతన పైథాన్ భావనలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది వంటి , , మొదలైనవి.
మీకు ఏవైనా ప్రశ్నలు వస్తే, “బయాస్-వేరియెన్స్ ఇన్ మెషిన్ లెర్నింగ్” యొక్క వ్యాఖ్యల విభాగంలో మీ ప్రశ్నలన్నింటినీ అడగడానికి సంకోచించకండి మరియు మా బృందం సమాధానం ఇవ్వడానికి సంతోషిస్తుంది.