百面机器学习—模型复杂度与模型的方差、偏差的关系

如果模型的复杂度过低，虽然方差很小，但是偏差会很高；会造成模型欠拟合。

如果模型复杂度过高，虽然偏差很小，但是方差会很高；造成模型过拟合。

如果模型复杂度合适，偏差与方差都很小。所以我们要综合考虑偏差与方差选择合适复杂度的模型进行训练。模型的预测精度是由模型的偏差与方差共同决定的，损失函数代表了模型的偏差，想要方差小则需要在目标函数中添加正则项，用于防止过拟合。

下面展示模型复杂度、偏差、方差和泛化误差的关系，发现只有选择合适的模型复杂度，才能使方差与偏差变小，模型的泛化性能最好。

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