---
title: Bias-Variance Decomposition
seo:
  title: Bias-Variance Decomposition — Data Scientist
  description: Тема «Bias-Variance Decomposition» для собеседования Data Scientist. Как можно объяснить концепцию разложения на смещение и разброс (bias-variance decomposition) в методе случайного леса (Random Forest)?
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Как можно объяснить концепцию разложения на смещение и разброс</strong> <code>&#40;bias&#45;variance decomposition&#41;</code> <strong>в методе случайного леса</strong> <code>&#40;Random Forest&#41;</code><strong>?</strong> [#q-14bee738d69b813c85f2c6be38e09006]

Разложение на смещение и разброс в методе случайного леса (Random Forest) можно объяснить следующим образом&#58;

1. Смещение&#58; отличие среднего прогноза по возможным обучающим выборкам от истинной зависимости. Глубокие деревья обычно имеют небольшое смещение и большой разброс; случайный выбор признаков может увеличить смещение.

1. <strong>Разброс (Variance)</strong>&#58; Вариация прогнозов модели для разных
   наборов данных. В случайном лесе, каждое дерево обучается на случайной
   подвыборке данных, что может привести к большому разбросу между прогнозами
   отдельных деревьев. Однако усреднение прогнозов множества деревьев позволяет
   уменьшить разброс и повысить обобщающую способность модели.

Усреднение в случайном лесе прежде всего уменьшает разброс. Оно само по себе не устраняет общее систематическое смещение деревьев.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Ансамбли в машинном обучении](https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/ansambli-v-mashinnom-obuchenii)
   :::