شناسایی مدل با واریانس بالا

Question

سلام

چطور مدل  با واریانس بالا را شناسایی کرد و چطور اصلاحش کنیم؟

Answer 1

یک مدل با واریانس بالا، مدلی است که به جزئیات داده‌های آموزشی، از جمله نویز و نقاط پرت، بسیار حساس است. این موضوع می‌تواند منجر به بیش‌برازش شود که در آن مدل روی داده‌های آموزشی عملکرد خوبی دارد اما روی داده‌های جدید و دیده نشده عملکرد ضعیفی دارد.

 

چندین راه برای شناسایی یک مدل با واریانس بالا وجود دارد:

 

• مدل خطای آموزش پایین اما خطای آزمون بالایی دارد.
• عملکرد مدل به انتخاب داده‌های آموزشی بسیار حساس است.
• مدل تعداد زیادی پارامتر نسبت به اندازه مجموعه داده آموزش دارد.

 

برای رفع یک مدل با واریانس بالا، می‌توانید از تکنیک‌های زیر استفاده کنید:

 

• ساده‌سازی مدل با کاهش تعداد پارامترها یا استفاده از الگوریتم ساده‌تر.
• افزایش اندازه مجموعه داده آموزش برای فراهم کردن اطلاعات بیشتر برای یادگیری مدل.
• استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی مانند منظم‌سازی L1 یا L2 برای جریمه کردن مقادیر پارامتر بزرگ و جلوگیری از بیش‌برازش.
• استفاده از روش‌های تجمعی مانند bagging یا boosting برای ترکیب چندین مدل و کاهش واریانس.