バイアスとは
バイアスは、機械学習モデルの訓練において、モデルが学習データ内のパターンや傾向を過度に単純化して捉え、訓練データ以外の未知のデータに対して高い誤差（汎化誤差）を生じさせる傾向のことであり、特に線形モデルなどの表現能力が低いモデルで発生しやすく、過小適合（Underfitting）の原因となる、モデルの精度と汎化能力を評価する上で重要な要素の一つであり、統計学や認知科学における偏りの概念が転用された用語のことです。
バイアスの概要と機械学習における意味
機械学習におけるバイアス（Bias）は、統計学におけるバイアス（偏り）の概念を起源とし、モデルがデータの真の関数関係をどれだけ正確に捉えられていないかを示す指標として用いられます。
1. バイアスと分散のトレードオフ
モデルの性能を評価する際、バイアスと分散のトレードオフ（Bias-Variance Tradeoff）という概念が重要になります。
| 要素 | 意味 | 影響 |
| バイアス（Bias） | モデルの予測値と真の値の平均的な誤差。モデルの単純さに起因する。 | バイアスが高いと、モデルは訓練データにも適合せず、過小適合（Underfitting）を起こす。 |
| 分散（Variance） | 訓練データの小さな変動に対して、モデルの予測がどれだけ大きく変動するか。モデルの複雑さに起因する。 | 分散が高いと、モデルは訓練データに過度に適合し、過学習（Overfitting）を起こす。 |
良いモデルとは、バイアスと分散がバランス良く低く抑えられ、訓練データに対しても未知のデータに対しても高い精度を発揮する（汎化能力が高い）モデルを指します。
2. バイアスの発生原因（過小適合）
バイアスが高い状態（過小適合）は、主に以下の原因によって発生します。
- モデルの表現能力不足: データの真のパターンが複雑であるにもかかわらず、線形回帰モデルなどの単純なモデルを使用している場合。
- 特徴量の不足: データの予測に必要な本質的な特徴量が、前処理段階で十分に抽出されていない、またはモデルに提供されていない場合。
統計的な定義
統計学的に、学習モデル $f(x)$ の予測 $E[f(x)]$ と、データの真の関数 $y$ との間の差分としてバイアスは定義されます。
バイアスは、二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）の分解において、モデルの誤差の主要な成分の一つとして現れます。二乗誤差は、バイアスの二乗と分散、およびノイズ（除去不可能な誤差）の和で表されます。
この関係性から、バイアスを下げようとモデルを複雑化すると、通常は分散が上昇し、分散を下げようとモデルを単純化すると、通常はバイアスが上昇するというトレードオフが生じます。
バイアスへの対処法
モデルの性能を改善するためには、過小適合（高バイアス）の兆候が見られた場合に、以下の方法でバイアスを低下させる必要があります。
- より複雑なモデルの使用: 線形モデルから多項式モデル、あるいは深層学習のような表現能力の高いモデルへ変更します。
- 特徴量の追加: データセットから新たな特徴量をエンジニアリング（抽出）し、モデルに提供することで、データの本質的なパターンをよりよく捉えられるようにします。
- 訓練時間の延長: 特にニューラルネットワークの場合、訓練エポック数を増やすことで、モデルが訓練データにより深く適合する機会を与えます。
倫理的なバイアス（社会的バイアス）
機械学習分野において、上記で定義された統計的な意味合いとは別に、倫理的な側面から社会的バイアスという概念も非常に重要視されています。
社会的バイアスは、訓練データに含まれる人種、性別、国籍などに対する歴史的・社会的な偏見や差別が、モデルに学習されてしまう現象を指します。これにより、モデルが特定の集団に対して不公平な、または差別的な予測や判断を下すリスクが生じます。
この種のバイアスに対処するためには、訓練データの収集方法を見直す、特定の属性に対する重み付けを調整する、モデルの解釈可能性（Explainability）を高めるといった、技術的および倫理的なアプローチが求められます。
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