Máy Học Ứng Dụng - Bài 14. Cân Bằng Độ Lệch (Bias) - Phương Sai (Variance) Trong Máy Học

Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ giới thiệu với các Bạn hai khái niệm cơ bản và quan trọng trong máy học, đó là độ lệch và phương sai, cũng như sự tương quan, cân bằng của hai giá trị này ảnh hưởng như thế nào đến hiệu quả của một mô hình máy học.
Các Bạn cũng sẽ làm quen với các giải thuật học nhóm như Bagging, Boosting và Stacking và hiểu được sự khác biệt cơ bản của chúng.
Các Bạn có thể download notebook để thực hành, cũng như học thêm các khóa học khác của kênh tại website của OVNE.
www.ovne.org
/ @ovnew
Khóa Học Python Cơ Bản:
• Python Cơ Bản
Khóa Học Khoa Học Dữ Liệu Cơ Bản
• Khoa Học Dữ Liệu Trong...
Nếu các Bạn nhận thấy bài giảng hữu ích, hãy ủng hộ duy trì và phát triển kênh bằng cách chia sẽ với bạn bè, nhấn like và comment cho các bài giảng.
Mọi góp ý và đóng góp của các bạn luôn được lắng nghe một cách trân trọng nhất.
Cám ơn các Bạn. Chúc các Bạn thành công trong học tập và công việc.
#bias #variance #bias_variance_tradeoff #overfiiting #underfitting #Bagging #Boosting #Stacking #ensemble_learning
#máy_học #khoahọcdữliệu #machine_learnig #datascience

[@HuyLe-gn8kb]

Dạ cho em hỏi muốn kiểm tra bias và variance của mô hình trong sklearn thì làm như thế nào ạ ?