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機械学習に関連するバイアスと差異を説明してください。
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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。