Что такое предвзятость?
Неспособность модели машинного обучения по-настоящему зафиксировать взаимосвязь в обучающих данных.
Как показано на приведенных выше моделях, М1 не может описать взаимосвязь на обучающих данных, так же как и М3, прекрасно описывает. M2 описывает между ними.
Что такое дисперсия?
Это не что иное, как разница между ошибкой в данных обучения и данных тестирования.
Как показано в приведенных выше моделях, M1, как и M2, имеет низкую дисперсию из-за разницы в ошибках, а M3 имеет высокую дисперсию.
Что такое переоснащение?
Если ваша модель машинного обучения очень хорошо работает на обучающих данных, но не работает на тестовых данных.
Модель M3 соответствует этим критериям, потому что эта линия модели пытается пройти от каждой точки данных в обучающих данных, но не может пройти от тестовых данных.
Что такое недообучение?
Это просто обратная сторона Overfitting, если ваша модель машинного обучения не может зафиксировать взаимосвязь в обучающих данных.
Как мы видим в M1, наша модель машинного обучения не может найти скрытые закономерности в данных.
