# 偏差方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）

偏差方差權衡是指在模型訓練中，降低偏差會增加方差，反之亦然。目標是找到一個平衡點，使模型在未見過的數據上表現良好。

## 完整說明

偏差方差權衡是機器學習中的核心概念，描述了模型複雜度與泛化能力之間的關係。高偏差模型過於簡化，欠擬合數據；高方差模型過於複雜，過擬合數據。理想的模型應在兩者之間取得平衡，以達到最佳的預測準確度。

## 常見問題

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