机器学习模型训练中重要参数的权衡
在训练机器学习模型时，偏差和方差是两个需要调整的核心参数。当讨论预测模型的效能时，预测误差可分解为由偏差和方差引起的两部分。
偏差与方差之间的权衡是模型训练中不可或缺的一部分。为了有效利用这种权衡并避免欠拟合或过拟合我们的模型，我们首先需要理解偏差与方差的概念。
偏差引起的误差是指模型的预测值与真实值之间的差距。当出现这种情况时，模型往往没有充分关注训练数据，表现出一种过度简化的倾向。
相对地，方差描述了模型对于给定数据点预测的可变性或对数据分布的估计值。若模型在训练数据上投入过多精力，以致于记住数据而非从中学习，那么就会产生高方差误差。具有高方差的模型无法灵活地对未见数据进行泛化。
偏差-方差权衡就是在两者之间找到一个最佳平衡点。这实际上是一个寻找最佳模型复杂度的过程，既不过于简化（低偏差），也不过于复杂（低方差）。
这种权衡涉及到Underfitting与Overfitting的平衡点问题。可以想象，当模型呈现为灰色线时，高偏差模型是对数据的过度简化，而高方差模型则是过于复杂而过度适应了数据。
这种理解对我们来说非常重要，因为它有助于我们构建能够泛化并准确预测新数据的模型。为了实现这一目标，我们需要在模型的学习能力与过拟合风险之间寻找合适的平衡点。只有这样，我们才能确保我们的模型既不是过于简单（导致欠拟合），也不是过于复杂（导致过拟合）。