Я считаю, что при значительном увеличении количества примеров в обучающей выборке дисперсия модели, обучаемой на этой выборке, будет уменьшаться.
Когда в обучающей выборке большое количество примеров, модель имеет больше информации для обучения; Она становится более устойчивой к выбросам и шуму в данных. Поэтому дисперсия модели, которая отражает разброс результатов предсказания, будет уменьшаться.Важно отметить, что при увеличении количества примеров в выборке есть предел, после которого дальнейшее добавление примеров может уже не сильно влиять на дисперсию модели. Это связано с тем, что с увеличением размера выборки модель уже имеет достаточно информации для обработки данных и повышения своей точности.
Верное утверждение, в данном случае, ⎻ 1) Уменьшаться. Увеличение количества примеров в обучающей выборке способствует снижению дисперсии модели и повышению ее стабильности и точности в предсказаниях.