バイアスとは、実生活の問題を単純化されたモデルに近似することによって導入されるエラーを指します。高いバイアスを備えたモデルは問題を過度に複製し、データを下回る傾向があるため、トレーニングデータセットとテストデータセットの両方の精度が低下します。言い換えれば、高いバイアスモデルは単純すぎて、データの複雑さをキャプチャできません。
分散とは、データのランダムノイズをモデル化することによって導入されるエラーを指します。分散が高いモデルは複雑すぎて、データのランダムノイズをキャプチャし、トレーニングデータの過剰適合と新しいデータへの一般化が不十分になります。言い換えれば、高い分散モデルはトレーニングデータに敏感すぎて、新しいデータに一般化することはできません。
効果的な機械学習モデルを構築するには、バイアスと分散のバランスを見つける必要があります。これは、バイアス分散トレードオフとして知られています。バイアスが高く、分散が低いモデルは装着されていませんが、バイアスが低く、分散が高いモデルは過剰適合しています。目標は、バイアスと分散の適切なバランスを持つモデルを見つけることです。これは、新しいデータによく一般化し、高精度を達成できます。
Bias refers to the error that is introduced by approximating a real-life problem with a simplified model. A model with high bias oversimplifies the problem and tends to underfit the data, resulting in poor accuracy on both the training and test datasets. In other words, a high bias model is too simple and cannot capture the complexity of the data.
Variance refers to the error that is introduced by modeling the random noise in the data. A model with high variance is too complex and captures the random noise in the data, resulting in overfitting of the training data and poor generalization to new data. In other words, a high variance model is too sensitive to the training data and cannot generalize to new data.
To build an effective machine learning model, we need to find a balance between bias and variance. This is known as the bias-variance tradeoff. Models with high bias and low variance are underfitting, while models with low bias and high variance are overfitting. The goal is to find a model with the right balance of bias and variance, which can generalize well to new data and achieve high accuracy.