Я не буду писать статью на данную тему, потому что она состоит всего лишь из одного вопроса с тремя вариантами ответа. Я могу привести краткое объяснение каждого из предложенных утверждений.
1) Уменьшаться⁚ Если увеличивать количество примеров в обучающей выборке, то дисперсия модели может уменьшиться. Большее количество данных позволяет модели лучше узнать закономерности в данных, что может уменьшить разброс результатов и повысить точность предсказаний.
2) Непредсказуемо меняться⁚ В случае значительного увеличения количества примеров в обучающей выборке٫ дисперсия модели может непредсказуемо изменяться. Это связано с различными факторами٫ такими как сложность модели٫ структура данных и т.д. Поэтому нельзя однозначно сказать٫ какой будет эффект увеличения выборки на дисперсию.
3) Оставаться неизменной⁚ Если количество примеров в обучающей выборке значительно увеличивается٫ то дисперсия модели может оставаться неизменной. Это может происходить٫ если новые данные не добавляют никакой новой информации или если модель не может извлечь дополнительные закономерности из большего количества данных.
В итоге, ответ на данный вопрос зависит от множества факторов, и однозначного утверждения невозможно сделать. Варианты 1) и 3) могут быть верными в определенных случаях٫ поэтому нужно учитывать контекст и особенности задачи.