O que significa "Troca entre viés e variância"?
Índice
O tradeoff entre bias e variance é um conceito chave em machine learning que lida com o desempenho de um modelo. Ele ajuda a explicar quão bem um modelo consegue fazer previsões em novos dados.
O que é Bias?
Bias se refere ao erro que vem da simplificação excessiva de um modelo. Um modelo com alto bias pode perder padrões importantes nos dados, levando a um desempenho ruim. Isso é comum em modelos que são simples demais.
O que é Variance?
Variance é o erro que vem de um modelo ser complexo demais. Um modelo com alta variance pode capturar ruídos nos dados de treino, o que significa que ele pode se sair bem nos dados de treino, mas mal em dados novos e que nunca viu antes.
O Tradeoff
O tradeoff entre bias e variance destaca o equilíbrio entre os dois. Quando você torna um modelo mais complexo pra reduzir bias, você pode acabar aumentando a variance. Por outro lado, simplificar o modelo pode reduzir a variance, mas pode aumentar o bias.
Importância na Aprendizagem
Encontrar o nível certo de complexidade do modelo é crucial. Um bom modelo deve ter um equilíbrio que minimize o erro total em novos dados. Isso é importante tanto em aprendizado supervisionado quanto não supervisionado, já que pode afetar como o modelo se sai dependendo dos dados disponíveis.