偏置是什么意思啊?

偏置是机器学习中的一个基本概念，指的是模型预测时添加的一个固定值。简单来说，它就像预测的起点，帮助模型更好地拟合数据。比如线性回归中的截距项就是偏置，它让模型在没有特征输入时也能给出一个基础预测。偏置的大小会影响模型的准确性，需要通过训练数据来优化。

偏置的作用

偏置帮助模型适应数据的整体趋势。如果没有偏置，模型只能通过特征值来调整预测，可能无法捕捉数据的真实规律。比如房价预测中，偏置可以代表基础房价，即使其他特征不变，模型也能给出合理的初始值。偏置的设置需要平衡，过大或过小都会影响模型的表现。