機器學習實戰（三）-模型評估（誤差、偏差、方差）
一、概念 1、方差： 是模型每一次輸出結果與模型輸出期望之間的誤差，即模型的穩定性。描述數據離散程度，數據波動性，會影響模型的預測結果。 示例：每個班成績數據方差不一樣，即每個班數據與均值間的差異大小，是都在平均值範圍，還是極端高和極端低。 2、偏差： 預測值和真實值之間的差距，針對樣本數據。偏差越大，越偏離真實數據集。用來衡量測定結果的精密度高低。 示例：用每個人不同次語文考試成績的平均
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