Високе зміщення чи висока дисперсія?

У цій вправі ви визначите, чи має регресійне дерево dt, яке ви натренували в попередній вправі, проблему зі зміщенням чи з дисперсією.

Похибка RMSE на тренувальній вибірці (RMSE_train) і RMSE на кросвалідації (RMSE_CV), отримані моделлю dt, доступні у вашому робочому середовищі. Додатково ми завантажили змінну baseline_RMSE, яка відповідає кореню середньоквадратичної помилки, досягнутому регресійним деревом, натренованим лише на ознаці disp (це RMSE, отримане регресійним деревом у розділі 1, уроці 3). Тут baseline_RMSE слугує базовим порогом RMSE: якщо показник моделі вищий — вважаємо, що вона недонавчається (underfitting), якщо нижчий — модель вважається «достатньо доброю».

Чи страждає dt від високого зміщення чи від високої дисперсії?

Можливі відповіді

dt страждає від високої дисперсії, оскільки RMSE_CV значно менший за RMSE_train.

dt має високе зміщення, оскільки RMSE_CV \(\approx\) RMSE_train, і обидва значення більші за baseline_RMSE.

dt добре підходить, оскільки RMSE_CV \(\approx\) RMSE_train, і обидва значення менші за baseline_RMSE.

вправа

Високе зміщення чи висока дисперсія?

Інструкції

Можливі відповіді

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

Інструкції

Можливі відповіді

вправа