❓Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других
Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.
Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.
Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.
🛠Как это исправить
1️⃣Локальная адаптация модели:
— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам). — Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).
2️⃣Использовать гибридные или иерархические модели:
— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях. — Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.
3️⃣Добавить или улучшить признаки:
— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.
4️⃣Улучшить сбор и баланс данных:
— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.
❓Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других
Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.
Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.
Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.
🛠Как это исправить
1️⃣Локальная адаптация модели:
— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам). — Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).
2️⃣Использовать гибридные или иерархические модели:
— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях. — Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.
3️⃣Добавить или улучшить признаки:
— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.
4️⃣Улучшить сбор и баланс данных:
— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.
