哪个选项正确描述了方差和偏差之间的关系?()A. 高偏差表示模型的预测结果非常不稳定,而低方差表示模型的预测结果非常准确。B. 高偏差表示模型的预测结果非常准确,而低偏差表示模型的预测结果非常不准确。C. 高方差表示模型的预测结果非常不稳定,而低偏差表示模型的预测结果非常准确。D. 高方差表示模型的预测结果非常不稳定,而低方差表示模型的预测结果非常稳定。

偏差（Bias）和方差（Variance）是机器学习中衡量模型泛化能力的两个核心概念：

• 偏差反映模型的系统性误差，即模型预测值与真实值之间的平均差异。高偏差意味着模型过于简单，无法捕捉数据的复杂规律（欠拟合），导致系统性错误。
• 方差反映模型的随机误差，即模型对训练数据波动的敏感程度。高方差意味着模型过于复杂，过度拟合训练数据，导致预测结果在不同数据集上波动较大（过拟合）。

本题的关键在于区分两者的核心特性：偏差影响准确性，方差影响稳定性。

选项分析

选项A

“高偏差表示模型的预测结果非常不稳定，而低方差表示模型的预测结果非常准确。”

• 错误。高偏差对应系统性错误（准确性差），而非稳定性问题；低方差对应稳定性，但与准确性无直接关系。

选项B

“高偏差表示模型的预测结果非常准确，而低偏差表示模型的预测结果非常不准确。”

• 错误。高偏差模型通常欠拟合，预测结果系统性偏离真实值，准确性差；低偏差模型更可能准确。

选项C

“高方差表示模型的预测结果非常不稳定，而低偏差表示模型的预测结果非常准确。”

• 部分正确，但混淆了方差和偏差的关系。高方差确实导致不稳定，但低偏差仅说明模型系统性误差小，与准确性还需结合方差共同判断。

选项D

“高方差表示模型的预测结果非常不稳定，而低方差表示模型的预测结果非常稳定。”

• 正确。方差直接决定模型预测结果的稳定性：高方差对应不稳定，低方差对应稳定。