方差造成的误差 - 精度和过拟合

在训练模型时，通常使用来自较大训练集的有限数量样本。如果利用随机选择的数据子集反复训练模型，可以预料它的预测结果会因提供给它的具体样本而异。在这里，方差（variance）用来测量预测结果对于任何给定的测试样本会出现多大的变化。

出现方差是正常的，但方差过高表明模型无法将其预测结果泛化到更多的数据。对训练集高度敏感也称为过拟合（overfitting），而且通常出现在模型过于复杂或我们没有足够的数据支持它时。

通常，可以利用更多数据进行训练，以降低模型预测结果的方差并提高精度。如果没有更多的数据可以用于训练，还可以通过限制模型的复杂度来降低方差。