如何理解過擬合=高方差、欠擬合=高偏差

欠擬合=高偏差還好理解一些，一直不太明白過擬合和高方差有什麼關係，那麼我們首先就要理解各種 ‘差’ 的定義 定義： 我們評價一個模型好不好，是通過測試集的數據來評價的，而不是訓練集或者交叉驗證集，如果在測試集上預測數據表現得不好，那麼我們就說這個訓練出來的模型有很大的誤差。 那麼誤差來自於哪裏呢？ 誤差 = 偏差 + 方差 在不寫出這個式子時，很多人可能不會察覺誤差和偏差有什麼區別？因此總是想當然

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