ISLR-2.2

2.2.2 편향 분산 절충테스트데이터 x에 대한 기대검정 MSE는 다음과 같은 3개의 속성으로 나눌 수 있다. E(y_0 - f(x_o))^2 = Var(f(x_o)) + [Bias(f(x_0))]^2 + Var(\epsilon) 예측값의 분산 예측값의 제곱편향 오차항 $\epsilon$ 의 분산 이 항들의 합을 최대한 작게 하는 것이 모델 학습의 목적