機器學習中偏差、方差的理解

1.前言 在機器學習中經常遇到，model的「過擬合」以及「欠擬合」問題，怎樣判斷呢，這裏可能就需要根據偏差-方差-錯誤曲線來判別。因此這裏我們需要對方差、偏差有一個直觀感性的認識。 2.方差-偏差 2.1偏差 當模型做出與實際情況不符的假設時就會引起錯誤，這種錯誤稱爲偏差。如果選擇的模型與預測變量和因變量之間的關係差別太大時（通常是模型太簡單），就會發生偏差。 2.2方差 描述的是預測值的變化範

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