为什么偏差与方差对于机器学习很重要？

偏差与方差对于机器学习非常重要，因为它们直接影响到模型的性能。

偏差是指模型预测值与真实值之间的差距。如果偏差过大，模型的预测能力会很差，因为模型可能无法学习到数据的真正规律。偏差太小的模型可能太简单，不能够很好地拟合数据，容易发生过拟合问题。因此，我们需要找到一个合适的偏差值，使模型能够在学习和泛化之间取得平衡。

方差是指模型在不同数据集上的预测值的变异程度。如果方差过大，模型对训练数据的适应性很差，因为模型对于不同的数据集都有不同的预测值。方差太小的模型也可能过于简单，因为它无法很好地适应数据集的变化。因此，我们需要找到一个合适的方差值，使模型能够在不同数据集上表现良好。

机器学习的目标是让模型在尽可能小的偏差和方差下学习数据。所以，理解偏差和方差及其关系对于构建高性能的机器学习模型至关重要。