在機器學習中，「偏差與變異權衡（Bias-Variance Tradeoff）」主要用來解決下列哪一類型的問題？

iPAS 考題解析

在機器學習中，「偏差與變異權衡（Bias-Variance Tradeoff）」主要用來解決下列哪一類型的問題？

  • A. 因資料來源或收集方式限制，導致模型學習到的資訊不足；
  • B. 測試資料樣本與訓練資料高度重複，造成模型泛化能力評估失準；
  • C. 訓練資料中類別分布不均，使模型在少數類別上表現不佳；
  • D. 如何在模型偏差與變異之間取得平衡，以避免過度擬合或欠擬合 ✓ 正確答案

詳細解析

偏差-變異權衡（Bias-Variance Tradeoff）的核心就是在模型偏差（Bias，導致欠擬合（Underfitting） Underfitting）與變異（Variance，導致過擬合（Overfitting） Overfitting）之間找到平衡點。

難度：★★★