Встречается на собеседованиях • сегодня

Что такое bias-variance tradeoff

Bias-variance tradeoff — это компромисс между ошибкой смещения (bias) и дисперсией (variance) в модели машинного обучения.

  • Высокий bias (недообучение): модель слишком проста и плохо улавливает закономерности в данных.
  • Высокий variance (переобучение): модель слишком сложна, "запоминает" шум в данных и плохо обобщает.

Цель — найти баланс, минимизируя общую ошибку.

Пример с полиномиальной регрессией:

python
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Высокий bias (линейная модель)
model_linear = LinearRegression().fit(X, y)
mse_linear = mean_squared_error(y, model_linear.predict(X))

# Высокий variance (полином 10-й степени)
poly = PolynomialFeatures(degree=10)
X_poly = poly.fit_transform(X)
model_poly = LinearRegression().fit(X_poly, y)
mse_poly = mean_squared_error(y, model_poly.predict(X_poly))

Оптимальная сложность модели часто лежит между крайностями.

Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы