Ошибка обобщения
-
Определение ошибки обобщения
- Ошибка обобщения — мера точности предсказания алгоритма на новых данных.
- Оценка алгоритма обучения может быть чувствительной к ошибке выборки.
-
Визуализация производительности алгоритма
- Кривые обучения показывают изменения в ошибках обобщения в процессе обучения.
-
Определение ошибки обобщения
- Ошибка обобщения — ожидаемое значение функции потерь для всех возможных значений входных данных.
- Неизвестное совместное распределение вероятностей делает вычисление ошибки обобщения невозможным.
-
Эмпирическая ошибка и обобщение
- Эмпирическая ошибка — ошибка на основе выборочных данных.
- Алгоритм считается обобщенным, если его эмпирическая ошибка меньше ошибки обобщения.
-
Стабильность алгоритмов
- Алгоритмы с доказанной стабильностью имеют ограничения на погрешность обобщения.
- Стабильность алгоритмов связана с их способностью к обобщению и устойчивостью к шуму в данных.
-
Связь ошибки обобщения и переобучения
- Переобучение приводит к увеличению ошибки обобщения.
- Методы перекрестной проверки используются для оценки степени переобучения.
-
Компромисс между предвзятостью и дисперсией
- Поиск функции, которая не перегружает данные, требует компромисса между точностью и сложностью.
- Упрощение функции может привести к искажению прогнозов, усложнение — к переобучению.
-
Рекомендации
- Для дальнейшего изучения темы рекомендуется прочитать соответствующие книги и статьи.