Смещение(bias) — это явление, которое искажает результат алгоритма в пользу или против изначального замысла. Смещение считается систематической ошибкой, возникающей в самой модели машинного обучения из-за неверных предположений в процессе машинного обучения.Технически можно определить смещение как ошибку между средним предсказанием модели и истинной правдой. Кроме того, оно описывает, насколько хорошо модель соответствует набору обучающих данных:
Модель с более высоким смещением не будет точно соответствовать набору данных. Модель с низким смещением будет точно соответствовать набору обучающих данных. Характеристики модели с высоким смещением включают:
Неспособность уловить надлежащие тенденции данных
Потенциал недообучения
Более обобщенный/чрезмерно упрощенный
Высокая частота ошибок