bias-variance tradeoff

偏差-方差权衡（bias-variance tradeoff）是机器学习中一个重要的概念。它指的是在模型训练过程中，模型的偏差和方差之间的平衡问题。偏差指的是模型的预测结果与真实结果之间的差距，而方差则指的是模型在不同数据集上的预测结果的差异。在模型训练过程中，我们需要通过调整模型的参数来平衡偏差和方差，以达到更好的预测效果。如果模型的偏差过大，说明模型过于简单，无法捕捉数据的复杂性；如果模型的方差过大，说明模型过于复杂，容易过拟合。因此，我们需要在偏差和方差之间寻找一个平衡点，以获得更好的预测效果。