tg-me.com/ds_interview_lib/305
Last Update:
Расскажите про систематическую ошибку отбора (Selection bias)
В общем, систематическая ошибка отбора говорит о том, что выводы, сделанные применительно к какой-либо группе, могут оказаться неточными из-за неправильного отбора в эту группу. В контексте машинного обучения о selection bias можно говорить, когда данные, используемые для обучения модели, не являются репрезентативными по отношению к целевой популяции, для которой предназначена модель. Это может привести к тому, что модель будет хорошо работать на тренировочных данных, но показывать плохие результаты на новых данных.
Систематическая ошибка отбора может возникать по разным причинам:
▫️Если тренировочный датасет собирается из источников, которые не охватывают всё многообразие генеральной совокупности, то данные могут быть смещены в сторону определённых значений или классов.
▫️Если в обучающем наборе отсутствуют данные по определённым категориям, то модель может совершать ошибки.
#статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/305