在機器學習中，「偏差-變異數權衡」（Bias-Variance Tradeoff）的概念，下列敘述何者「正確」？

解析

正確答案是(C)。偏差-變異數權衡的核心就是：低偏差和低變異數難以同時達成，降低偏差（增加複雜度）通常會增加變異數，反之亦然，需要找到平衡點。(A)錯誤陷阱：故意對調了！高偏差=模型太簡單（欠擬合）；高變異數=模型太複雜（過擬合、學到噪音）。(B)錯誤陷阱：同樣對調了！高變異數=模型太複雜。(D)錯誤：增加複雜度會降低偏差但增加變異數。關鍵概念：高偏差→欠擬合→太簡單；高變異數→過擬合→太複雜。

正確答案：C. 理想的模型應同時具有低偏差和低變異數，但實務上兩者往往互相矛盾