Гомоскедастичность – допущение линейной регрессии об "одинаковости" Дисперсии (Variance). Иными словами, разность между реальным Y_pred и предсказанным Y_actual значениями, скажем, Линейной регрессии (Linear Regresion) остается в определенном известном диапазоне, что позволяет в принципе использовать такую Модель (Model). В случае такого единообразия ошибок Наблюдения (Observation) с большими значениями будут иметь то же влияние на предсказывающий Алгоритм (Algorithm), что и наблюдения с меньшими...

Переобучение – это случай, когда значение Функции потери (Loss Function) действитеьно малó, но Модель (Model) Машинного обучения (ML) ненадежна. Это связано с тем, что модель «слишком много учится» на обучающем наборе данных. Когда мы входим в сферу ML, появляются двусмысленные термины: Переобучение, Недообучение (Underfitting) и Дилемма смещения-дисперсии (Bias-Variance Trade-off). Эти концепции лежат в основе Машинного обучения в целом. Почему нам вообще должно быть до этого дело? Возможно, модели машинного обучения преследуют одну единственную цель: хорошо обобщать...