分類：預測偏誤
如
線性迴歸
計算各個符記
預測偏誤
是一項快速檢查，可找出模型或訓練資料相關問題
從過往經歷來看，Google 在
初期就遇到資料處理方面的難題
預測偏誤是指模型平均值差異
預測
以及平均值
實際資料
資料。使用資料集訓練的模型
其中 5% 的電子郵件是垃圾郵件預測的
所分類的電子郵件為垃圾郵件。也就是說
真值資料集為 0.05，而模型預測結果的平均值
且 0.05在這種情況下，模型的預測偏誤為零。/
模型可能仍有其他問題
但如果模型預測電子郵件成為垃圾郵件的機率為 50%，則
訓練資料集出錯時
或模型本身不限
代表模型
導致模型出現偏誤
下列原因可能造成預測偏誤：
- 資料中的偏誤或雜訊，包括訓練集的偏誤取樣
- 過於強正規化，意味著模型過度簡化而遺失
達到特定目的
- 模型訓練管道中的錯誤
- 提供給模型的功能組合不足以執行工作
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上次更新時間：2024-08-13 (世界標準時間)。
[null,null,["上次更新時間：2024-08-13 (世界標準時間)。"],[[["Prediction bias, calculated as the difference between the average prediction and the average ground truth, is a quick check for model or data issues."],["A model with zero prediction bias ideally predicts the same average outcome as observed in the ground truth data, such as a spam detection model predicting the same percentage of spam emails as actually present in the dataset."],["Significant prediction bias can indicate problems in the training data, the model itself, or the new data being applied to the model."],["Common causes of prediction bias include biased data, excessive regularization, bugs in the training process, and insufficient features provided to the model."]]],[]]
