偏差（bias）和方差（variance）及其与K折交叉验证的关系
先上图： 泛化误差可表示为偏差、方差和噪声之和 偏差（bias）：学习算法的期望预测与真实结果（train set）的偏离程度（平均预测值与真实值之差），刻画算法本身的拟合能力； 方差（variance）：使用同规模的不同训练集进行训练时带来的性能变化（预测值与平均预测值之差的平方的期望），刻画数据扰动带来的影响； 但是这两者其实是有冲突的，这称为bias-variance trade-off。给
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