機器學習筆記——偏差vs方差

（參考菜菜的sklearn課程） 一個集成模型在一個數據集上的泛化誤差E(f;D)，由方差（var）、偏差（bais）和噪聲共同決定： 對於上圖： 紅色點集成算法中的每個基評估器產生的預測值； 紅色虛線代表這些預測值的平均值； 藍色實線代表數據的真實值。 偏差：模型預測值與真實值之間的差異，即：紅色點到藍色實線的距離。在集成算法中，每個基評估器都會產生自己的偏差，集成評估器的偏差是基評估器偏差的均

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