本文主要是介绍偏差-方差分解bias-variance decomposition，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
方差、偏差的直观意义
方差维基百科定义：
Var ( X ) = E [ ( X − μ ) 2 ] 其 中 μ = E ( X ) \operatorname{Var}(X)=\mathrm{E}\left[(X-\mu)^{2}\right] 其中\mu=\mathrm{E}(X) Var(X)=E[(X−μ)2]其中μ=E(X)
在给定数据集中
方差：
var ( x ) = E D [ ( f ( x ; D ) − f ‾ ( x ) ) 2 ] \operatorname{var}(\boldsymbol{x})=\mathbb{E}_{D}\left[(f(\boldsymbol{x} ; D)-\overline{f}(\boldsymbol{x}))^{2}\right] var(x)=ED[(f(x;
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