偏差（bias)和方差(variance)区别：

偏差（bias)和方差(variance)区别：
偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度，反应了模型本身的
拟合能力；
方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化，刻画了数据扰动
所导致的影响。
当模型越复杂时，拟合的程度就越高，模型的训练偏差就越小。但此时如果
换一组数据可能模型的变化就会很大，即模型的方差很大。所以模型过于复
杂的时候会导致过拟合。
当模型越简单时，即使我们再换一组数据，最后得出的学习器和之前的
学习器的差别就不那么大，模型的方差很小。还是因为模型简单，所以偏差
会很大。

模型复杂度越高，越容易过拟合，方差越大，偏差越小
模型复杂度越低，越容易欠拟合，偏差越大，方差越小

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