衡量一个机器学习模型的性能，可以用偏差和方差作为依据。
一个高偏差的模型，总是会对数据分布做出强假设，比如线性回归。而一个高方差的模型，总是会过度依赖于它的训练集，例如未修剪的决策树。我们希望一个模型的偏差和方差都很低，但更多情况下我们需要在二者之间做出权衡。
在选择和调整模型时，“偏差-方差权衡” 是一个非常有用的概念。当然它在一般情况下是无法直接计算的，因为这需要这一问题领域内的全部知识，而我们并不具备。尽管如此，我们可以评估出一个模型的误差，并将其拆分成偏差和方差两部分，从而借此了解该模型的运行方式。
在这篇教程中，你将了解如何计算一个机器学习模型的偏差和方差。
在完成这篇教程后，你将会学到：
衡量一个机器学习模型的性能，可以用偏差和方差作为依据。 一个高偏差的模型，总是会对数据分布做出强假设，比如线性回归...
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经由偏差 - 方差的权衡，我们可以更好地理解机器学习算法。 偏差（bias）是模型所做的简化假设，其目的是更容易地...
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本文标题：教你用Python来计算偏差-方差权衡
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