在机器学习中，方差衡量了模型对训练数据变化的敏感度，而偏差则反映了模型预测值与真实值之间的平均差异，两者共同决定了模型的泛化能力，需要在它们之间找到平衡以优化模型性能。
Variance vs Bias
一、方差
方差（Variance）是什么？在机器学习中，方差通常指的是模型在不同训练数据集上性能（如准确率、损失等）的波动程度。具体来说，如果一个模型在多个不同的训练集上训练后，其性能指标（如准确率）存在较大的差异，那么这个模型就被认为具有较高的方差。
高方差通常意味着模型对训练数据的细节和噪声过于敏感，可能导致过拟合现象。相反，如果模型在不同训练集上的性能指标相对稳定，那么它的方差就较低，这通常意味着模型具有较好的泛化能力。
方差的计算方法是什么？首先计算所有预测值的平均值，然后计算每个预测值与平均值的差值，将这些差值平方后求平均，所得结果即为方差。
计算平均值（均值）：计算所有预测值的平均值。
计算每个预测值与平均值的差值：对于每个预测值，计算它与平均值的差。
计算差值平方：将每个差值平方，以消除负值的影响。
计算平方差的平均值：将这些平方差相加并除以预测值的数量，得到方差。
二、偏差
偏差（Bias）是什么？在机器学习中，偏差是指模型预测值的期望与真实值（或目标值）之间的系统性差异。偏差通常与模型的复杂度有关。
一个过于简单的模型（即欠拟合的模型）往往会有较高的偏差，因为它无法捕捉到数据中的复杂关系，导致预测值整体偏离真实值。相反，一个复杂的模型（如果得到充分训练）通常会有较低的偏差，因为它能够更准确地拟合数据。然而，过于复杂的模型可能会导致过拟合，即在训练数据上表现得太好，但在未见过的数据上表现不佳。
偏差的计算方法是什么？偏差是衡量模型预测值期望与数据集中真实值之间差异的一种指标，常用计算方法是两者差的平方，它反映了模型拟合数据的准确性。
真实值：数据集中每个样本的真实结果。
预测值期望：对同一输入，用模型多次预测（可能用不同训练集或采样），然后求这些预测值的平均。
偏差计算：预测值期望与真实值之间的差异。常用方法是计算两者差的平方（偏差的平方），因为它在数学上更便于分析，且与方差相关。
三、方差与偏差
方差（Variance）和偏差（Bias）平衡是什么？在机器学习中，我们通常会努力在偏差和方差之间找到平衡，以构建既不过于简单（高偏差）也不过于复杂（高方差）的模型，从而实现对新数据的准确预测。
方差（Variance）和偏差（Bias）如何动态调整？在机器学习中，通过调整模型复杂度（增加或减少神经网络的层数、决策树的深度或分支数目等）可以有效平衡高偏差（模型过于简单）和高方差（模型过于复杂）的问题。
