机器学习中预测模型的偏差-方差权衡
偏差和方差权衡公式如下，
这里，第一项是无法避免的不可约误差。第二项和第三项分别代表偏差和方差。方差误差可以通过从不同模型中抽取大量样本并取平均值来轻松消除，但在存在偏差的情况下则无法做到这一点。
这个偏差-方差权衡方程 电话号码数据库 适用于预测模型和解释模型。当我们考虑解释模型时，主要目标是最大限度地减少偏差，以获得对基础理论最准确的表述。
对于预测模型来说，主要的关注点并非在于最大限度地降低偏差。只要测试集误差显著减小，偏差稍大的模型也是可以接受的。
这里找出适当的偏差和方差，主要目的是最小化测试集误差。
这表明，加突出且有趣。但是，这里的缺点是，我们往往会牺牲实现高精度真实模型的初衷。
当模型高度不灵活时，方差较低 准备一个前奏和结尾音乐一首 ，偏差较高。我们可以轻松地用高方差换取偏差。模型灵活性越高，偏差就越低，方差就越高。
为了克服这种情况，我们必须努力找到偏差和方差的正确平衡，以有效地最小化测试集误差。
在所有情况下观察并 巴哈马商业指南获得真正的测试集错误几乎是不可能的，这就是偏差和方差权衡在机器学习中变得重要的原因。
可以用图形方式解释灵活模型的偏差-方差权
图中蓝色曲线表示平方偏差，橙色曲线表示均方误差。图中虚线表示不可避免或不可约的误差。