机器学习中的 Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）有啥区别不同？
网友回复
首先 Error = Bias + Variance。Error反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。
by thinkfuture
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