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。
文章标题：偏差和方差有什么区别，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62888
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