誘導バイアス機械学習における一連の仮定とみなすことができ、機械学習の目的関数に必要な仮定として使用されます。最も典型的な例はオッカムの剃刀です。

帰納的バイアスは数学的論理に基づいていますが、実際のアプリケーションでは、学習者の帰納的バイアスは非常に大まかな説明にすぎない可能性があり、それに比べて理論値は実際のアプリケーションで使用するには厳密すぎる可能性があります。

誘導バイアスの種類

現在、誘導バイアスにはいくつかの一般的な方法があります。

• 最大の条件付き独立性: 単純ベイズ分類器のバイアス。
• 最小相互検証誤差: 仮説の中から選択しようとするときは、相互検証誤差が最も低い仮説を選択する必要があります。
• 最大境界: サポート ベクター マシンに使用されるバイアス。この仮定は広い境界の区別に基づいています。
• 最小説明長: 仮説を立てるときは、仮説の説明長を最小限に抑えるために使用します。
• 特徴の最小数: 特徴選択アルゴリズムで使用される仮定。
• 最近傍: 類似サンプルの傾向と同じカテゴリに属する最近傍法で使用されるバイアス。