Что такое разложение ошибки на смещение и разброс? Узнайте, как оптимизировать модели машинного обучения, избегая переобучения! В данной статье мы подробно рассмотрим одно из ключевых понятий в области машинного обучения и глубокого обучения – разложение ошибки на смещение и разброс (bias-variance decomposition). Это понятие играет важную роль в оптимизации работы моделей, позволяя лучше понять и контролировать явления переобученности (overfitting) и недообученности (underfitting), а также способствуя эффективному балансированию этих состояний...

Смещение в машинном обучении означает, что алгоритм дает ошибочные результаты из-за неточных предположений, сделанных на одном из этапов процесса.