偏差和方差之间的权衡是什么？
偏差（模型拟合数据的程度）是指由于ML算法中的假设不正确或过于简单而导致的误差，这会导致过度拟合。
方差（模型基于输入的变化量）指的是由于ML算法的复杂性而导致的错误，从而对训练数据的高水平变化和过度拟合产生了敏感性。
换句话说，简单的模型是稳定的（低方差）但有很大的偏差。复杂的模型容易过拟合，但表达了模型的真实性（低偏差）。误差的最佳减少需要权衡偏差和方差，以避免高方差和高偏差。
偏差（模型拟合数据的程度）是指由于ML算法中的假设不正确或过于简单而导致的误差，这会导致过度拟合。
方差（模型基于输入的变化量）指的是由于ML算法的复杂性而导致的错误，从而对训练数据的高水平变化和过度拟合产生了敏感性。
换句话说，简单的模型是稳定的（低方差）但有很大的偏差。复杂的模型容易过拟合，但表达了模型的真实性（低偏差）。误差的最佳减少需要权衡偏差和方差，以避免高方差和高偏差。