因此，就近似总体的函数而言，高偏差意味着欠拟合，高方差意味着过拟合。要检测哪一个，请将数据集划分为训练集、交叉验证集和测试集。
低训练误差但高交叉验证误差意味着过拟合，高训练误差意味着欠拟合。
高偏差：添加多项式特征，获取更多样本。高方差：增加正则化（将多项式参数压缩得更小），或收集更多数据，以便更好地训练

以下是我的看法
偏差-偏差是目标值预测值与实际值之间的平均差值。
方差-这定义了数据从中心点（如平均值或中位数）的分布。
理想情况下，在构建模型时，您希望选择具有低偏倚和低方差的模型。
高偏差模型是拟合不足的模型，即它没有正确理解您的数据，而高方差模型意味着模型过拟合训练数据，并且不会很好地概括未来预测。
因此，如果您的参数选择不当或输入参数太少，则可能会看到高偏倚和低方差模型，而如果您选择的参数太多，则模型可能过拟合。

要识别过拟合和欠拟合模型，您只需观察训练/测试得分模式并确定您拥有的模型。
欠拟合模型在训练数据上也会显示较低的准确度分数，这意味着模型没有很好地学习，而过拟合模型在训练数据上会显示非常好的准确度，但在测试数据上的预测效果较差。
不要认为有任何这样的工具，偏倚，方差在您所问的上下文中，但交叉验证您的数据，并检查其准确性与不同的模型或相同的模型，但不同的参数可能会给予你一个好主意.

如果你只需要偏差和方差的值而不需要计算，那么使用mlxtend库，它有一个function函数，可以自动返回特定机器学习模型的偏差和方差，对于线性回归，方差随着特征数量的增加而增加，所以要查看偏差和方差的变化，你必须添加/删除特定的特征。

在真实的生活中，我们无法计算偏差和方差。偏倚衡量的是估计值（可以是任何机器学习算法）对于变化的样本是错误的，并且类似地方差测量估计量围绕估计量的期望值波动多少。我们需要从一些已知函数通过添加噪声生成大量数据集，并训练单独的模型（估计量）。由于我们既不知道上面提到的已知函数，也不知道附加噪声，因此无法进行。在实践中，我们只能计算总体误差。为了应对偏倚/方差困境，我们进行了交叉验证。

方差评价：
Variance = np.var（Prediction）#其中Prediction是在任何分类器的# predict（）函数之后获得的向量变量。
SSE = np.均值（（np.均值（预测）- Y）**2）#其中Y是因变量。# SSE：误差平方和。
偏倚= SSE -方差

# Load dataset
  from sklearn.datasets import load_boston
  X, y = load_boston(return_X_y=True)

# Split the dataset into train and test 
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, 
  test_size=0.33, random_state=1)

# Model definition
  model_lr = LinearRegression()

# Fitting training set into model
  model_lr.fit(X_train, y_train)

# Predicting using Linear Regression Model
  Prediction = model_lr.predict(X_test)

# Evaluating variance
  Variance = np.var(Prediction)  # O/P : 56.55085515632455

# Evaluating SSE
  SSE = np.mean((np.mean(Prediction) - y)** 2)  
  # O/P : 85.03300391390214

# Evaluating Variance
  Bias = SSE - Variance
  # O/P : 28.482148757577583