如何平衡统计学中的偏差与方差，以优化模型性能？
在统计学和机器学习领域，模型的性能往往受到两个关键因素的制约：偏差（Bias）和方差（Variance），偏差代表模型预测结果的平均误差，而方差则衡量模型对不同训练集的敏感程度，一个理想的模型应当既不过于简单（导致高偏差），也不过于复杂（导...
在统计学和机器学习领域，模型的性能往往受到两个关键因素的制约：偏差（Bias）和方差（Variance），偏差代表模型预测结果的平均误差，而方差则衡量模型对不同训练集的敏感程度，一个理想的模型应当既不过于简单（导致高偏差），也不过于复杂（导...