y = wx +b de tanımlanan bias terimiyle istatiksel olarak model tanımlamada kullanılan bias tamamen farklı kavramlardır. öncelikle bir katsayı olan biası öğrendiğim için açıksası model başarımını tanımlarken bias kavramı kafamı epeyce karıştırmıştı.
İlk terimizde sadece bir terimdir.
Ancak model de kullanılan bias-variance kavramı oldukça önemlidir.
Yuksek variance overfitting, yani model cok fazla uyum saglamistir.
Yuksek bias ise underfitting teslim eder.
Zaman geçtikçe ‘selection bias’ kavramını da öğrendim. Bu biaslar iyice kafa karıştırıcı olmaya başladı :) selection bias ise bir model oluşturulurken datanın randomize seçilmemesini ifade eder.
