Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Ocenianiemodelu
19
iprawdziwymiwartościamitowielkośćbłędu,którąnazywamywartościąresztową.Im
dłuższalinia,tymgorzejalgorytmsprawdzałsiędlatychdanych.
Niemożnapoprostuzsumowaćwartościresztowych,ponieważniektóreznich
sąujemne,więcneutralizowałybywartościdodatnie.Dlategokażdazwartościreszto-
wychjestpodnoszonadokwadratuidopieropóźniejsumowanazpozostałymi,dzięki
czemupowstajemiarawydajnościonazwieresztowasumakwadratów.
Dokoncepcjibłęduresztowego,jakitegokonkretnegozbiorudanychwypożyczalni
rowerów,wrócimywrozdziale4.
liczbawynajmów
8000
6000
4000
2000
30
40
wartośćresztowa(ei)
przewidywanawartośćY(y
rzeczywistawartośćY(yi)
50
temperatura
60
ˆi)
70
80
Rysunek1010Błądresztowy
Typybłędów
Modeleuczeniamaszynowegobudowanedlawszystkichproblemów,pozatyminaj-
prostszymi,będązawieraćjakieśbłędypredykcji.Możnawyróżnićtrzyróżnerodza-
jebłędów:
◆
Błądsystematyczny(bias)wświecieuczeniamaszynowegototakitypbłędu,
któryściślewiążesięzwyboremmodeluuczeniamaszynowego.Gdywybrane-
gomodeluniemożnaodpowiedniodopasowaćdozbiorudanych,powstajebłąd
systematyczny.
◆
Odchylenie(variance)totypbłędu,którypojawiasię,gdyzbiórdanychwykorzysty-
wanydotrenowaniamodeluuczeniamaszynowegoniereprezentujecałegospek-
trummożliwychdanych.
◆Nieredukowalnybłądnazywanyteższumempojawiasięniezależnieodzastosowa-
negoalgorytmuuczeniamaszynowegobądźzbiorudanychtreningowych.Tenbłąd
jestściślepowiązanyzproblemem,któryjestrozwiązywany.
