✍️ Разбор задач прошедшей недели

Сегодня вспомним, что такое bias (смещение) и variance (разброс).

✅ Итак, представим, что вы каким-то образом обучили модель и хотите оценить, насколько хорошо она справляется со своей задачей предсказания целевого значения. Вы даёте ей данные и получаете некоторый результат. Теперь его можно использовать, чтобы понять некоторые вещи про модель.

Так, смещением называют матожидание разности между истинным значением и тем, что было выдано моделью. Разброс же — это дисперсия ответов модели, то есть мера того, насколько эти ответы варьируются в зависимости от данных.

Легко догадаться, что чем меньше смещение, тем более близкие к истинным результаты выдаёт модель. А чем меньше разброс, тем стабильнее модель, тем выше её обобщающая способность. Например, глубокие деревья способны безошибочно выучить обучающую выборку и потому будут иметь высокий разброс в зависимости от выборки, однако их предсказания в среднем будут точнее.

Что касается нейросети с большим числом нейронов в каждом скрытом слое, то такая модель, аналогично глубокому дереву, может зазубрить обучающую выборку, а значит иметь низкое смещение и высокий разброс.

#разбор_задач

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.