模型复杂度评价指标
    1. 偏差（Bias），偏差是指模型预测值的期望与真实值之间的差异。在模型过于简单的情况下，偏差通常会较大，导致模型欠拟合，不能很好地拟合训练数据和测试数据。因此，偏差可以作为评价模型复杂度的指标之一。
    2. 方差（Variance），方差是模型预测值的变化范围，即模型对训练数据的敏感程度。当模型过于复杂时，方差通常会较大，导致模型过拟合，对训练数据表现良好，但对测试数据泛化能力较差。因此，方差也是评价模型复杂度的重要指标之一。
    3. 偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff），偏差和方差之间存在一种权衡关系，即偏差-方差权衡。在实际应用中，我们需要在偏差和方差之间进行权衡，选择合适的模型复杂度，以达到较好的泛化能力。
    4. 正则化（Regularization），正则化是一种常用的降低模型复杂度的方法，通过在损失函数中增加正则化项，限制模型参数的大小，从而降低模型的复杂度，防止过拟合。
    5. 交叉验证（Cross-Validation），交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，通过将数据
集划分为训练集和验证集，多次进行模型训练和评估，从而得到更准确的模型性能评估结果。
    总之，模型复杂度评价指标涵盖了偏差、方差、偏差-方差权衡、正则化和交叉验证等多个方面，通过综合考量这些指标，可以更全面地评估模型的复杂度和泛化能力，从而选择合适的模型以应对实际问题。
正则化和泛化

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