Bitte erläutern Sie Voreingenommenheit und Varianz in Bezug auf maschinelles Lernen.
Im Bereich des maschinellen Lernens sind Bias und Varianz zwei Fehlerquellen, die die Leistung eines Modells beeinflussen können. Bias bezieht sich auf den Fehler, der durch die Annäherung eines realen Problems an ein vereinfachtes Modell eingeführt wird. Ein Modell mit hoher Verzerrung neigt dazu, die Daten zu übersimplifizieren, und es kann zu schlechten Vorhersagen führen, da es die komplexen Beziehungen, die in den Daten existieren, verpasst. Hohe Verzerrung kann zu Unteranpassungen führen, was bedeutet, dass das Modell die zugrunde liegenden Muster in den Daten nicht erfassen kann. Varianz hingegen bezieht sich auf den Fehler, der durch die Empfindlichkeit des Modells gegenüber den Trainingsdaten eingeführt wird. Ein Modell mit hoher Varianz passt sehr gut zu den Trainingsdaten, aber es kann nicht gut auf neue, unsichtbare Daten verallgemeinern. Dies liegt daran, dass das Modell die Trainingsdaten übertrifft, die Geräusche und Ausreißer in den Daten anstatt der zugrunde liegenden Muster auswendig macht. Hohe Varianz kann zu schlechten Vorhersagen führen, da das Modell nicht über die Trainingsdaten extrapoliert werden kann.