当它用于解释模型时，曲线完美地拟合点，但是当我们想要预测时，曲线会出现差异，这意味着它已经过度拟合。
与下图相比，上图可以更好地解释 X 和 Y 的关系。因此，论的因素。
灵活性较差且未采用 手机号数据库列表 过度拟合的模型的图可以用以下图形方式显示。
两条曲线都存在很大的偏差，并且两个图都没有捕捉到真实数据。与第一张图相比，第二张图中的方差较低。
因此，由于偏差-方差权衡的选择更好，可以预期第二个图具有更高的可预测性。
下图显示，过拟合会导致方差较大，而欠拟合会导致偏差较大。因此，在偏差和方差之间取得适当的平衡以获得最佳结果至关重要。
获得正确的偏差-方差权衡
为了获得良好的模型，必须通过平衡偏差和方差来最小化总误差。当找到偏差和方差的最佳平衡点时，它就不会出现已考 我们还推荐Wix作为电商网站 虑的模型过拟合或欠拟合的情况。
最佳偏差-方差权衡示例如下所示。
为了获得正确的偏差-方差权衡，已经开发了许多收缩方法，如套索、岭回归、偏最小二乘回归等。
所有这些方法都 巴哈马商业指南致力于缩小或偏置估计系数，从而显著减少方差。
除了这些收缩方法之外，还有几种集成方法，如 boosting、bagging、随机森林等。这些方法可以组合和平均不同种类模型的预测，以获得更精确的预测。