我是机器学习的新手，所以对上述概念很困惑。在我看来，灵活性和复杂性都衡量了模型对数据的拟合程度（就弯曲度而言），那么两者之间有什么区别？另外，我看到一些网站说复杂性可以通过模型中的特征数量来表示；但是在这种情况下，“特征”是指变量，例如 x 和 y（两个变量），还是术语，例如 x 和 x^2（两个术语），它与“预测器”有什么不同？另外，我知道灵活性会影响泛化错误，但除此之外，灵活性会影响模型性能的任何其他方面吗？谢谢回答。