Varianz und Bias
Scott Fortmann-Roe
Varianz und Verzerrung
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Verzerrung-Varianz-DilemmaDas Verzerrung-Varianz-Dilemma beschreibt das Problem der gleichzeitigen Minimierung zweier Fehlerquellen: der Verzerrung und der Varianz. Das Dilemma erschwert das Verallgemeinern von Trainingsdaten auf die Testdaten bei überwachtem Lernen.Die Verzerrung ist der Fehler ausgehend von falschen Annahmen im Lernalgorithmus. Eine hohe Verzerrung kann einen Algorithmus dazu veranlassen, nicht die entsprechenden Beziehungen zwischen Eingabe und Ausgabe zu modellieren (Unteranpassung). Die Varianz ist der Fehler ausgehend von der Empfindlichkeit auf kleinere Schwankungen in den Trainingsdaten. Eine hohe Varianz verursacht Überanpassung: es wird das Rauschen in den Trainingsdaten statt der vorgesehenen Ausgabe modelliert. .. weiterlesen