在统计学和机器学习中，偏差（Bias）和方差（Variance）是两个重要的概念，它们用于描述模型性能的两个不同方面。
1. 偏差（Bias）：
偏差是指模型预测值与真实值之间的平均差异。
低偏差意味着模型可以很好地捕捉到数据的真实趋势，不会系统地高估或低估真实值。
如果一个模型有高偏差，它可能过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式，导致预测结果与真实情况有较大的偏差。
2. 方差（Variance）：
方差是指模型预测值在不同数据集上的变化程度。
低方差意味着模型对训练数据的拟合很好，但可能对新的、未见过的数据拟合不佳。
如果一个模型有高方差，它可能对训练数据过度拟合，导致它对训练数据之外的数据预测能力较差。
在数学上，可以这样理解：
偏差通常与模型的选择和复杂性有关。例如，线性回归模型可能对非线性数据有高偏差，因为它假设数据是线性的。
方差与模型对训练数据的拟合程度有关。例如，一个模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差，可能是因为它对训练数据过度拟合，具有高方差。
理想情况下，我们希望模型既有低偏差又有低方差，即模型能够很好地捕捉数据的真实趋势，同时也能够很好地泛化到新的数据上。然而，在实际应用中，我们往往需要在偏差和方差之间做出权衡。
