Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других

Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.

Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.

Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.

🛠 Как это исправить

1️⃣ Локальная адаптация модели:

— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам).
— Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).

2️⃣ Использовать гибридные или иерархические модели:

— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях.
— Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.

3️⃣ Добавить или улучшить признаки:

— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.

4️⃣ Улучшить сбор и баланс данных:

— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤2

www.tg-me.com/sg/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/983

763 viewsedited  May 22 at 18:18

❓ Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других

Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.

Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.

Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.

🛠 Как это исправить

1️⃣ Локальная адаптация модели:

— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам).
— Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).

2️⃣ Использовать гибридные или иерархические модели:

— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях.
— Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.

3️⃣ Добавить или улучшить признаки:

— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.

4️⃣ Улучшить сбор и баланс данных:

— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.

Библиотека собеса по Data Science