La varianza è una misura della dispersione dei dati attorno alla media. In altre parole, indica quanto i dati sono diversi tra loro e quanto si discostano dal valore medio. La varianza è importante per gli algoritmi di machine learning perché influisce sulla qualità del modello e sulla sua capacità di generalizzare su nuovi dati.
Un algoritmo di machine learning ha lo scopo di apprendere una funzione che mappa gli input agli output desiderati. Tuttavia, non tutti gli input sono uguali e possono presentare delle variazioni dovute a fattori come il rumore, le anomalie o le differenze tra i campioni. Se l’algoritmo non tiene conto della varianza dei dati, può incorrere in due problemi principali: l’overfitting e l’underfitting.
L’overfitting si verifica quando l’algoritmo si adatta troppo ai dati di allenamento e non riesce a generalizzare su nuovi dati. In questo caso, l’algoritmo ha una varianza alta e una bassa accuratezza sui dati di test. l’underfitting si verifica quando l’algoritmo si adatta troppo poco ai dati di allenamento e non riesce a catturare la complessità della funzione da apprendere. In questo caso, l’algoritmo ha una bassa varianza e una bassa accuratezza sui dati di allenamento.
Per evitare l’overfitting e l’underfitting, è necessario trovare un equilibrio tra la varianza e il bias dell’algoritmo. Il bias è una misura dell’errore sistematico che l’algoritmo commette nel predire gli output. Un algoritmo con un alto bias tende a essere semplice e rigido, mentre un algoritmo con un basso bias tende a essere complesso e flessibile. L’obiettivo è minimizzare sia la varianza che il bias per ottenere un modello ottimale.
Ci sono diverse tecniche per ridurre la varianza degli algoritmi di machine learning, come la regolarizzazione, la validazione incrociata, l’ensemble learning o il dropout.
Queste tecniche hanno lo scopo di limitare la complessità del modello, aumentare la robustezza ai dati rumorosi o combinare più modelli per ridurre la variabilità delle predizioni. La scelta della tecnica più adatta dipende dal tipo di algoritmo, dal tipo di problema e dai dati disponibili.