Bias ridicat sau varianță ridicată?

În acest exercițiu vei diagnostica dacă arborele de regresie dt, antrenat în exercițiul anterior, suferă de o problemă de bias sau de varianță.

Eroarea RMSE pe setul de antrenament (RMSE_train) și RMSE-ul obținut prin validare încrucișată (RMSE_CV) de către dt sunt disponibile în spațiul tău de lucru. În plus, am încărcat și o variabilă numită baseline_RMSE, care corespunde erorii medii pătratice obținute de arborele de regresie antrenat doar cu caracteristica disp (este RMSE-ul obținut de arborele de regresie antrenat în capitolul 1, lecția 3). Aici, baseline_RMSE servește drept valoare de referință: un model cu RMSE mai mare decât aceasta este considerat subantrenat (underfitting), iar unul cu RMSE mai mic este considerat suficient de bun.

Suferă dt de o problemă de bias ridicat sau de varianță ridicată?

Răspunsuri posibile

dt suferă de varianță ridicată, deoarece RMSE_CV este mult mai mic decât RMSE_train.

dt suferă de bias ridicat, deoarece RMSE_CV \(\approx\) RMSE_train și ambele scoruri sunt mai mari decât baseline_RMSE.

dt este un model potrivit, deoarece RMSE_CV \(\approx\) RMSE_train și ambele scoruri sunt mai mici decât baseline_RMSE.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

Răspunsuri posibile

exercițiu