bias、variance介绍

bias、variance介绍 error = bias^2 + variance + noise 误差原因： bias反映的是模型在样本上的输出值与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，反映算法本身的拟合能力。为系统误差，可以理解为其他学科里面的准确度，即模型输出值的平均值与真实值平均值的符合程度。 variance反映的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，反映预测结果

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