偏差方差權衡是機器學習中重要的概念，表示模型在減少訓練集錯誤和泛化到新範例之間的張力。
通常，當模型變得更複雜時，例如透過增加決策樹的節點，模型的偏差會減少。這是因為模型能夠更好地適應訓練集的特定模式和特徵。然而，這也會導致模型失去一定的泛化能力，並且在測試集上的預測結果可能會變差，即模型的變異數會增加。
模型預測中的錯誤可以分解為三個部分：
資料本身的雜訊是由多種原因引起的，例如實體設備的內部噪音或人為錯誤。這種固有噪音會影響我們的測量值和資料庫輸入的準確性。要解決這個問題，我們可以採取一些措施，例如精確校準設備、培訓操作人員以減少錯誤，並使用資料清洗和處理技術來消除雜訊的影響。
2.模型的偏差，表示模型的預測與資料的真實標籤之間的差異。
3.模型的方差，表示模型的預測在不同訓練集上的變化。
通常，我們無法控制模型內部噪聲，只能控制預測誤差的偏差和變異數。由於給定模型的預測誤差是固定的，因此試圖減少偏差會增加方差，反之亦然。這就是偏差方差權衡的概念。
理想的模型會最小化偏差和變異數。然而，在實踐中，模型無法同時實現這兩個目標。
當模型太簡單時，例如使用線性迴歸來擬合複雜函數，它會忽略資料集中的關鍵信息，導致偏差很高。因此，我們稱這種情況為模型欠擬合資料。
當模型過於複雜時，例如使用高階多項式對簡單函數建模，它會適應特定的訓練集，因此具有高方差。在這種情況下，我們說模型過度擬合數據。
因此，在建設和訓練模型時應該努力找到一個介於過度擬合和欠擬合之間的模型。有多種方法可以找到此類模型，具體取決於使用的特定機器學習演算法。
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