高バイアス？それとも高バリアンス？

この演習では、前の演習で学習した回帰木 dt が、バイアスの問題かバリアンスの問題か、どちらに当てはまるかを診断します。

学習データでのRMSE（RMSE_train）とCVでのRMSE（RMSE_CV）はワークスペースに用意されています。さらに、baseline_RMSE という変数も読み込まれており、これは disp 特徴量のみで学習した回帰木が達成した二乗平均平方根誤差に対応します（第1章レッスン3で学習した回帰木のRMSEです）。ここでは、baseline_RMSE を基準RMSEとし、この値より大きければモデルは過学習不足（アンダーフィッティング）と見なし、小さければ「十分に良い」と見なします。

dt は高バイアスの問題と高バリアンスの問題のどちらに当てはまりますか？

संभावित उत्तर

dt は高バリアンスです。なぜなら RMSE_CV が RMSE_train よりもはるかに小さいからです。

dt は高バイアスです。RMSE_CV が RMSE_train とおおよそ等しく、かつ両方のスコアが baseline_RMSE より大きいからです。

dt は良い当てはまりです。RMSE_CV が RMSE_train とおおよそ等しく、かつ両方のスコアが baseline_RMSE より小さいからです。

अभ्यास

高バイアス？それとも高バリアンス？

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संभावित उत्तर

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