在机器学习模型中，“偏差”一词指什么？它会导致什么结果？
“偏差”是由于你正在使用的学习算法过于复杂而导致的错误。“偏差”往往会导致过拟合。
“偏差”是由于你使用的学习算法中出现错误或过于简单的假设而导致的错误。“偏差”往往会导致过拟合。
“偏差”是由于你使用的学习算法中出现错误或过于简单的假设而导致的错误。“偏差”往往会导致欠拟合。
“偏差”是由于你正在使用的学习算法过于复杂而导致的错误。“偏差”往往会导致欠拟合。
一类错误和二类错误之间的区别是什么？
一类错误为假负，二类错误为假正。
一类错误为真正，二类错误为假负。
一类错误为假正，二类错误为假负。
一类错误为假正，二类错误为真负。
什么是k折交叉验证？它能帮助预防什么？
将数据集拆分为 k 个子集，每次将其中一个子集用作测试集，剩下 k-1 个子集将组合起来构成训练集。接着计算所有 k 次测试的平均误差。这能帮助预防欠拟合。
将数据集拆分为 k 个子集，每次将其中一个子集用作测试集，剩下 k-1 个子集将组合起来构成训练集。接着计算所有 k 次测试的平均误差。这能帮助预防过拟合。