偏差（bias)和方差(variance)区别：

偏差（bias)和方差(variance)区别： 偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度， 反应了模型本身的 拟合能力； 方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化， 刻画了数据扰动 所导致的影响。 当模型越复杂时， 拟合的程度就越高， 模型的训练偏差就越小。 但此时如果 换一组数据可能模型的变化就会很大， 即模型的方差很大。 所以模型过于复 杂的时候会导致过拟合。 当模型越简单

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