هو الBias and variane بيحصل فقط في نماذج التصنيف ؟

ليس كذلك فمفهوم ال Bias وال Variance لا يقتصران على نماذج التصنيف فقط، بل ينطبقان على جميع نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك نماذج الانحدار وغيرها.

• Bias: يشير إلى التبسيط المفرط للنموذج بحيث لا يستطيع التقاط تعقيدات البيانات.
• Variance: يشير إلى حساسية النموذج لتغير بيانات التدريب مما يؤدي إلى تباين في الأداء عند استخدام بيانات جديدة.

وتحقيق توازن بينهما أمر أساسي لضمان تعميم النموذج بشكل جيد على بيانات غير مرئية.

تمام جدا

الف شكراا جدا لحضرتك

مفهوم ال Bias و ال Variance لا يحدثان فقط في نماذج التصنيف، بل هما مفهومان أساسيان في نظرية التعلم الآلي وينطبقان على كل أنواع النماذج الإحصائية والتعلم الآلي، بما في ذلك:

• نماذج الانحدار 
• نماذج التصنيف 
• نماذج التجميع  وما إلى ذلك

ال Bias يشير إلى مدى انحراف تنبؤات النموذج عن القيم الحقيقية. النموذج ذو ال Bias العالي يكون مبسطًا جدًا ولا يستطيع التقاط العلاقات المعقدة في البيانات (Underfitting).

أما بالنسبة للتباين أو ال Variance يقيس مدى تغير التنبؤات عند استخدام بيانات تدريب مختلفة. النموذج ذو التباين العالي يتأثر بشدة بالتغيرات الصغيرة في بيانات التدريب ويميل إلى حفظ البيانات بدلاً من تعلم الأنماط العامة (Overfitting).

هذه المفاهيم مهمة في جميع مجالات التعلم الآلي والإحصاء، سواء كنا نعمل على مشاكل التصنيف أو غيرها من المشاكل.

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير