机器学习实战（三）-模型评估（误差、偏差、方差）
一、概念 1、方差： 是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。描述数据离散程度，数据波动性，会影响模型的预测结果。 示例：每个班成绩数据方差不一样，即每个班数据与均值间的差异大小，是都在平均值范围，还是极端高和极端低。 2、偏差： 预测值和真实值之间的差距，针对样本数据。偏差越大，越偏离真实数据集。用来衡量测定结果的精密度高低。 示例：用每个人不同次语文考试成绩的平均
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