Bias cao hay variance cao?

Trong bài này, bạn sẽ chẩn đoán xem cây hồi quy dt mà bạn đã huấn luyện ở bài trước đang gặp vấn đề bias hay variance.

RMSE trên tập huấn luyện (RMSE_train) và RMSE từ cross-validation (RMSE_CV) của dt đã có sẵn trong workspace. Ngoài ra, chúng tôi cũng đã nạp biến baseline_RMSE, là sai số bình phương trung bình căn bậc hai đạt được bởi cây hồi quy chỉ dùng đặc trưng disp (đây là RMSE của cây hồi quy đã huấn luyện ở chương 1, bài 3). Ở đây, baseline_RMSE đóng vai trò mốc tham chiếu: nếu RMSE của mô hình cao hơn mốc này thì coi là underfitting, còn thấp hơn thì coi là "tạm ổn".

dt đang gặp vấn đề bias cao hay variance cao?

Các phương án trả lời

dt gặp variance cao vì RMSE_CV nhỏ hơn rất nhiều so với RMSE_train.

dt gặp bias cao vì RMSE_CV \(\approx\) RMSE_train và cả hai đều lớn hơn baseline_RMSE.

dt là mô hình phù hợp vì RMSE_CV \(\approx\) RMSE_train và cả hai đều nhỏ hơn baseline_RMSE.

Bài tập

Bias cao hay variance cao?

Hướng dẫn

Các phương án trả lời

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

Hướng dẫn

Các phương án trả lời

Bài tập