偏差和方差

偏差和方差

偏差（Bias）：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据

方差（Variance）：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散。

我们可以使用靶心图创建偏差和方差的图形化可视化。想象一下，目标的中心是一个可以完美预测正确值的模型。随着我们远离靶心，我们的预测越来越糟。