偏差和方差有什么区别

偏差与方差的区别有：1、定义不同；2、来源；3、对模型性能的影响；4、与复杂性的关系；5、如何调整；6、与过拟合/欠拟合的关系。其中，定义不同是指偏差描述的是模型预测值与真实值之间的差异，而方差则描述模型预测值的波动性。

1、定义不同

偏差：描述模型预测值与真实值之间的差异，即模型的准确性。

方差：描述模型在不同训练集上预测的波动性或分散程度。

2、来源

偏差：通常来源于模型的假设错误，如假设问题是线性的，但实际是非线性的。

方差：来源于模型对小的数据变动过于敏感，特别是在复杂的模型中。

3、对模型性能的影响

偏差：高偏差可能导致模型欠拟合。

方差：高方差可能导致模型过拟合。

4、与复杂性的关系

偏差：模型过于简单，可能导致高偏差。

方差：模型过于复杂，可能导致高方差。

5、如何调整

偏差：通过增加模型复杂性，如增加特征或更换更复杂的算法。

方差：通过减少模型复杂性，获取更多的训练数据，或使用正则化。

6、与过拟合/欠拟合的关系

偏差：与模型欠拟合关系密切。

方差：与模型过拟合关系密切。

延伸阅读：

偏差的概念

偏差描述的是模型预测的平均值与真实值之间的差距，它反映了模型的假设与真实情况之间的不符。

方差的概念

方差描述的是模型预测值之间的分散程度，它反映了模型对训练数据的敏感性。