解释"偏差变异权衡"是什么意思?
偏差差差权衡是统计学习和机器学习的一个基本概念,它指的是在构建预测模型时必须在两个错误源之间实现的平衡.偏差指的是模型所做假设的错误,而差差指的是训练数据中小变量的敏感性引起的错误.换句话说,偏差高的模型对输入和输出变量之间的关系做出了强烈的假设,可能错过重要关系,而偏差高的模型可能过于灵活,并与训练数据太紧密切地匹配,包括任何噪音或随机波动.理想情况下,我们希望创建一个具有低偏差和低差差的模型,但在实践中,这两个错误源之间存在差差.如果模型简单,可能没有足够重要的数据捕获,但对偏差关系的总结.如果模型具有过于灵活性,它可能会导致对交易模式的准确性过于高,但通过复杂的技术或结合,它也会导致对数据的交易变异变化变得过于复杂.