Тримайте все під контролем за допомогою колекцій
Зберігайте контент і організовуйте його за категоріями відповідно до своїх потреб.
Як зазначалося в модулі Лінійна регресія, обчислення упередженості прогнозу – це швидка перевірка, яка може виявити проблеми з моделлю або навчальними даними на ранніх стадіях.
Упередженість прогнозу – це різниця між середніми значеннями прогнозів моделі й істинних міток даних. Модель, навчена на наборі даних, у якому 5% листів позначено як спам, має в середньому передбачати, що 5% листів, які вона класифікує, є спамом. Іншими словами, середнє значення як міток з істинного набору даних, так і прогнозів моделі має дорівнювати 0,05. Якщо це так, то модель має нульову упередженість прогнозів. Звичайно, у роботі моделі можуть бути й інші проблеми.
Якщо натомість модель у 50% випадків прогнозує, що лист – спам, це свідчить про проблему з навчальним набором даних, новим набором даних, який обробляється, або самою моделлю. Будь-яка значна різниця між цими двома показниками свідчить про те, що модель має певну упередженість прогнозу.
Нижче наведено причини, з яких виникає упередженість прогнозу.
Упередженості або шум у даних, зокрема упередженість вибірки для навчального набору даних.
Надто сильна регуляризація, тобто надмірне спрощення моделі, через яке вона позбавлена необхідної складності.
Помилки в конвеєрі навчання моделі.
Набір ознак, наданих моделі, недостатній для вирішення поставленого завдання.
[[["Easy to understand","easyToUnderstand","thumb-up"],["Solved my problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Other","otherUp","thumb-up"]],[["Missing the information I need","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Too complicated / too many steps","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Out of date","outOfDate","thumb-down"],["Translation issue","translationIssue","thumb-down"],["Проблема з кодом або зразками","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Other","otherDown","thumb-down"]],["Останнє оновлення: 2025-04-22 (UTC)."],[[["Prediction bias, calculated as the difference between the average prediction and the average ground truth, is a quick check for model or data issues."],["A model with zero prediction bias ideally predicts the same average outcome as observed in the ground truth data, such as a spam detection model predicting the same percentage of spam emails as actually present in the dataset."],["Significant prediction bias can indicate problems in the training data, the model itself, or the new data being applied to the model."],["Common causes of prediction bias include biased data, excessive regularization, bugs in the training process, and insufficient features provided to the model."]]],[]]