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偏差和方差是训练机器学习/深度学习模型时要调整的核心参数之一。 偏差：机器学习模型不考虑训练的所有特征，不断地学习错误的关系。 具有高偏差的机器学习模型将无法有效地学习特征之间的关系，因此在数据集上的拟合不足会导致预测时的准确性降低。 方差：它被解释为目标函数在接受数据训练时的变化量。另外，它也可以表示模型的灵活性，可以根据给定训练数据集中的数据点进行自我调整。 具有高方差的机器学习模型使它相对于数据集的数据点变得非常灵活。这种情况会导致模型过度拟合训练数据，从而导致预测时准确性降低。 平衡偏差和方差（也称为偏差-方差权衡）被证明是确保模型充分拟合数据和在新数据上表现良好的最佳方法。