心理学用語

ユニットバイアスとは、機械学習において、学習データの各特徴量の値が、同じ量の変化をしても、モデルの予測値に異なる影響を与えてしまうというバイアスのことです。

ユニットバイアスが生じる原因はいくつかありますが、主なものは以下のとおりです。

* 特徴量のスケールの大きさの違い

* 特徴量の分布の違い

* 特徴量の相関関係

ユニットバイアスは、モデルの精度を低下させる原因となります。そのため、ユニットバイアスを軽減するためには、以下の対策を行う必要があります。

* 特徴量のスケーリング

* 特徴量の正規化

* 特徴量の選択

特徴量のスケーリングとは、特徴量の値を同じスケールになるように調整することです。例えば、身長や体重などの特徴量は、単位が異なるため、そのままではユニットバイアスが生じやすくなります。そのため、これらの特徴量をメートルやキログラムなどの同じ単位に統一することで、ユニットバイアスを軽減することができます。

特徴量の正規化とは、特徴量の値を平均0、標準偏差1になるように調整することです。特徴量の値が大きくばらついている場合、ユニットバイアスが生じやすくなります。そのため、これらの特徴量を正規化することで、ユニットバイアスを軽減することができます。

特徴量の選択とは、モデルの精度に影響を与えない特徴量を削除することです。特徴量の数が少ないほど、ユニットバイアスの影響が小さくなるため、特徴量の選択を行うことで、ユニットバイアスを軽減することができます。

ユニットバイアスは、機械学習において避けられないバイアスの一つです。しかし、上記の対策を行うことで、ユニットバイアスを軽減し、モデルの精度を向上させることができます。

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