偏差（bias）和方差（variance）及其與K折交叉驗證的關係
先上圖： 泛化誤差可表示爲偏差、方差和噪聲之和 偏差（bias）：學習算法的期望預測與真實結果（train set）的偏離程度（平均預測值與真實值之差），刻畫算法本身的擬合能力； 方差（variance）：使用同規模的不同訓練集進行訓練時帶來的性能變化（預測值與平均預測值之差的平方的期望），刻畫數據擾動帶來的影響； 但是這兩者其實是有衝突的，這稱爲bias-variance trade-off。給
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