偏倚（bias）、方差（variable）均衡是什么？
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偏倚：指的是模型预测值与真实值的差异，是由使用的学习算法的某些错误或过于简单的假设造成的误差。它会导致模型欠拟合，很难有高的预测准确率。
方差：指的是不同训练数据训练的模型的预测值之间的差异，它是由于使用的算法模型过于复杂，导致对训练数据的变化十分敏感，这样会导致模型过拟合，使得模型带入了过多的噪音。
任何算法的学习误差都可以分解成偏倚、方差和噪音导致的固定误差。模型越复杂，会降低偏倚增加方差。为了降低整体的误差，我们需要对偏倚方差均衡，使得模型中不会由高偏倚或高方差。
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