О чем говорит высокий variance bias-variance tradeoff

Высокий variance в bias-variance tradeoff указывает на переобучение модели — она слишком сложная и подстраивается под шум в данных, а не общие закономерности.

Признаки:

• Отличные результаты на обучающих данных, но плохие на тестовых.
• Чувствительность к небольшим изменениям в данных.

Решение:

• Упростить модель (уменьшить глубину дерева, снизить число параметров).
• Добавить регуляризацию (L1/L2).
• Использовать больше данных или аугментацию.

Пример с регуляризацией в sklearn:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=10.0)  # увеличение alpha снижает variance
model.fit(X_train, y_train)