偏差-方差權衡的理解

1、概念： Bias：描述的是預測值與真實值之間的差距。用來衡量模型對特定樣本實例預測的一致性（或說變化）。 Variance：描述的是預測值的變化範圍，離散程度，也就是離其真實值的距離。用來從總體上衡量預測值與實際值之間的差異。 對於一個非線性分類問題而言（如XOR），簡單的線性分類器（無維度空間映射）由於自身特性並不能較好地進行類別劃分，model會出現較大的偏差；而決策樹模型作爲非線性分類器

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