偏差和變異數是機器學習的重要概念，影響模型效能。了解可提高準確性和穩健性。
偏差是指模型對基礎資料分佈的假設所引入的誤差。高偏差的模型做出過於簡單的假設，導致在未見資料上出現擬合不足和表現不佳的問題。低偏差的模型更靈活，能捕捉更多的數據複雜性，從而獲得更好的效能。
方差是指模型對特定訓練資料的敏感性，高方差的模型容易過度擬合，表現良好但在新資料上表現不佳。這是因為模型學習了訓練資料中的雜訊和隨機性，而不是真實的模式。相反，低方差的模型較穩健，能更好地泛化到新資料。
在機器學習領域，我們通常希望找到偏差和變異數之間的平衡。理想的模型應該具備適度的偏差和方差，以便在新數據上表現良好。過大的偏差會導致模型欠擬合數據，表現不佳；而過大的變異則會導致模型過度擬合數據，同樣表現不佳。因此，我們追求的是在這兩者之間取得平衡，以獲得最佳的模型性能。
解決偏差變異數問題的常見方法是模型選擇和超參數調整。透過嘗試不同的模型並調整參數，找到適當平衡，在數據上表現良好的模型。這可以避免模型過於簡單而造成高偏差，也可以避免模型過於複雜而造成高方差。
偏差和變異數是模型開發和評估中的重要考慮因素。了解這些概念可以幫助提高模型的準確性和穩健性，並且能對未被訓練資料做出更好的預測。
機器學習領域一定要了解的術語概念
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