Trong thế giới của Machine Learning và AI, chúng ta thường gặp phải các khái niệm như “độ chệch” và “phương sai”. Những khái niệm này có vai trò quan trọng trong việc đánh giá và lựa chọn mô hình phù hợp. Trên thực tế, mô hình dự báo có thể rơi vào một trong bốn trường hợp khác nhau về độ chệch và phương sai.
Độ chệch và phương sai là gì?
- Độ chệch (Bias) đề cập đến sự khác biệt giữa dự đoán của mô hình và giá trị thực tế. Nếu mô hình có độ chệch cao, dự đoán sẽ chệch xa giá trị thực tế.
- Phương sai (Variance) liên quan đến sự biến đổi của dự đoán khi thay đổi dữ liệu huấn luyện. Nếu mô hình có phương sai cao, dự đoán sẽ thay đổi mạnh khi dữ liệu thay đổi.
READ MORE:
Các trường hợp có thể xảy ra
Hãy cùng xem các trường hợp có thể xảy ra khi mô hình rơi vào một trong bốn khả năng sau:
Bạn đang xem: Deep AI KhanhBlog
1. Độ chệch thấp, phương sai thấp (Low bias, Low Variance)
Xem thêm : Những khó khăn trong việc tự học mà học sinh thường mắc phải
Trong trường hợp này, mô hình khớp tốt với dữ liệu huấn luyện và dự đoán gần như trùng khớp với giá trị thực tế.
2. Độ chệch thấp, phương sai cao (Low Bias, High Variance)
Mô hình có dự đoán biến đổi lớn khi đối mặt với dữ liệu mới. Thường xảy ra hiện tượng quá khớp (overfitting) trong trường hợp này.
3. Độ chệch cao, phương sai thấp (High Bias, Low Variance)
Xem thêm : Sử dụng sơ xài hay sơ sài đúng chính tả?
Mô hình có độ chệch lớn, dự đoán không gần giá trị thực tế. Điều này thường xảy ra khi mô hình quá đơn giản và bị vị khớp (underfitting).
4. Độ chệch cao, phương sai cao (High Bias, High Variance)
Đây là trường hợp tồi nhất khi mô hình bị độ chệch và phương sai cao cùng một lúc. Dự đoán không gần giá trị thực tế và cũng không ổn định.
READ MORE:
Kết luận
Độ chệch và phương sai là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình dự báo. Quá khớp và vị khớp là hai hiện tượng thường gặp khi mô hình không đạt được độ chính xác cao trên dữ liệu mới. Qua bài viết này, chúng ta đã có cái nhìn tổng quan về độ chệch, phương sai, và các trường hợp mà mô hình dự báo có thể gặp phải. Trong các bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu cách khắc phục các hiện tượng này để đạt được kết quả dự báo tốt hơn.
Nguồn: https://ispacedanang.edu.vn
Danh mục: Học tập
