こんにちは、しらすです。
本日は「バイアスとバリアンス」について調べました!
バイアスとバリアンスとは何か?
バイアスは「偏り」、バリアンスは「分散」のことです。
正解値との差がバイアス、予測値のばらつきがバリアンスと言い換えることができます。以下の図がわかりやすいです。
![image.png](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2F0%2F329544%2Faef4b646-9f02-a23b-9830-28c938c5995c.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif-q=60&q=75&s=5de1c2211de04e26e87f1ffcb17d2d84)
モデルの精度を上げるためには、正解に寄せる(=バイアスを下げる)だけでなくばらつきを抑える(=バリアンスを下げる)ことの両方が必要です。
参考
![](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fcdn.qiita.com%2Fassets%2Fpublic%2Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png?ixlib=rb-4.0.0&w=1200&mark64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgwJTkwJUU2JUE5JTlGJUU2JUEyJUIwJUU1JUFEJUE2JUU3JUJGJTkyJUUzJTgwJTkxJUU2JUIxJUJBJUU1JUFFJTlBJUU2JTlDJUE4JUUzJTgzJUEyJUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUFCJUUzJTgxJUFFJUU5JTgxJTk1JUUzJTgxJTg0JUUzJTgyJTkyJUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJUE4JUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgxJTlGJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1lYjY1MzU5MDM4MThiMGVlNDRiOGFiYTVhMzNmMTBlOA&mark-x=142&mark-y=57&blend64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBfdHN1cnUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWU0ZTZhZjZmNTgxZjczMzczOWU4MjdiMGVkMWI3ODQx&blend-x=142&blend-y=436&blend-mode=normal&txt64=aW4g5qCq5byP5Lya56S-IOaDheWgseaIpueVpeODhuOCr-ODjuODreOCuOODvA&txt-width=770&txt-clip=end%2Cellipsis&txt-color=%23212121&txt-font=Hiragino%20Sans%20W6&txt-size=36&txt-x=156&txt-y=536&s=0b508c9919748774bc42959d886ab40f)
【機械学習】決定木モデルの違いをまとめてみた - Qiita
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