假设我们有一个数据集，在一个深度为 6 的决策树的帮助下，它可以使用 100% 的精确度被训练。现在考虑一下两点，并基于这两点选择正确的选项。注意：所有其他超参数是相同的，所有其他因子不受影响。

小开

答案解析

答案（A)：偏差（bias）：描述模型预测值与实际值之间的差距。方差（variance）：描述不同训练阶段模型预测值的波动情况。随着模型复杂度的提升，对数据的拟合效果也会越来越好，最终会导致过拟合。过拟合的情况下预测值波动较大，因为他基本要拟合所有的训练数据。所以过拟合时，模型的偏差较小，方差较大。决策树深度由6变为4，降低了模型复杂度，模型对训练数据的拟合效果也会下降，故偏差增大，方差减小。方差和偏差的关系是此消彼长。