Was ist Bias-Variance-Tradeoff?

Kurz-Fakten

• Hoher Bias entspricht Underfitting, hohe Varianz entspricht Overfitting
• Mehr Trainingsdaten senken vor allem die Varianz
• Regularisierung erhöht den Bias und senkt die Varianz
• Der Begriff „Bias" meint hier etwas anderes als bei Diskriminierung

Bedeutung in der Praxis

Die Namensgleichheit stiftet regelmäßig Verwirrung: Der statistische Bias hat nichts mit gesellschaftlicher Verzerrung zu tun. In Berichten für Fachfremde lohnt es, den Unterschied ausdrücklich zu benennen.

Verwandte Begriffe

• Overfitting Overfitting bezeichnet den Zustand, in dem ein Modell die Trainingsdaten samt ihrer…
• Regularisierung Regularisierung fasst Verfahren zusammen, die ein Modell während des Trainings zur…
• Bias (Verzerrung) Bias bezeichnet systematische Schieflagen in Daten oder Modellen, die zu ungleichen…
• Kreuzvalidierung Bei der Kreuzvalidierung wird der Datenbestand in mehrere Teile zerlegt; jeder Teil…