バリアンス


バリアンス

機械学習(および統計学)におけるバリアンスとは、モデル予測の広がりを示す値のことです。
以下図においてバリアンスだけに着目すると、Low-VarianceとHigh-Varianceでは分布の広がりに変化があることがわかります。
__この広がりをバリアンス__と言います。

バリアンスの高いモデルは、訓練データのノイズまで学習してしまっている状態で、訓練データに含まれるデータは高い精度で予測できますが、訓練データに含まれない未知のデータについては正しく予測することができず実用的とは言えません。
この状態のことを 過学習over-fitting )と言います。
VARISTA AI ML Blog Over-fitting - Under-fitting


バイアスとバリアンスの関係

前述の通りバリアンスが高すぎると、出来上がったモデルは過学習状態です。
そこで、バリアンスを下げようとすると、今度はバイアスが上がってしまいます。
この関係のことをバイアスとバリアンスはトレードオフといいます。
バイアスとバリアンスのトレードオフについて詳しくはこちらのブログを参照してください。
バイアスとバリアンスのトレードオフ


VARISTAは機械学習モデルの開発、管理をノーコードで効率的に行うことができる新しいプラットフォームです。
データをお持ちでしたらすぐに始められますので、是非ともご相談ください。
Made with
by VARISTA Team.
© COLLESTA, Inc. 2021. All rights reserved.