
Знакомство с классификаторами машинного обучения н а осн ове scikit-learn
93
персия пропорциональна переобучению, а высокая систематическая ошибка про-
порциональна недообучению.
В контексте моделей машинного обучения дисперсия отражает изменчивость про-
гноза модели при классификации конкретного экземпляра, если мы повторно обу-
чим модель несколько раз, например на разных подмножествах обучающего набора
данных. Можно сказать, что модель чувствительна к случайной составляющей обу-
чающих данных. Напротив, систематическая ошибка показывает, насколько далеки
прогнозы от правильных значений в целом, если мы заново обучим модель на раз