算法崗面試題：模型的bias和variance是什麼？用隨機森林舉例

校招在即，準備準備一些面試可能會用到的東西吧。希望這次面試不會被掛。 基本概念 說到機器學習模型的誤差，主要就是bias和variance。 Bias：如果一個模型的訓練錯誤大，然後驗證錯誤和訓練錯誤都很大，那麼這個模型就是高bias。可能是因爲欠擬合，也可能是因爲模型是弱分類器。 Variance：模型的訓練錯誤小，但是驗證錯誤遠大於訓練錯誤，那麼這個模型就是高Variance，或者說它是過擬合

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