算法岗面试题：模型的bias和variance是什么？用随机森林举例

校招在即，准备准备一些面试可能会用到的东西吧。希望这次面试不会被挂。 基本概念 说到机器学习模型的误差，主要就是bias和variance。 Bias：如果一个模型的训练错误大，然后验证错误和训练错误都很大，那么这个模型就是高bias。可能是因为欠拟合，也可能是因为模型是弱分类器。 Variance：模型的训练错误小，但是验证错误远大于训练错误，那么这个模型就是高Variance，或者说它是过拟合

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