В чем разница между bias и variance в машинном обучении?

Разница между bias и variance в машинном обучении заключается в следующем:

1. Bias — это смещение предсказания алгоритма, усреднённого по всем возможным обучающим выборкам, относительно истинной зависимости. education.yandex.ru Показывает, насколько хорошо с помощью данного алгоритма можно приблизить истинную зависимость. education.yandex.ru
2. Variance — это дисперсия (разброс) предсказаний алгоритма в зависимости от обучающей выборки. education.yandex.ru Характеризует чувствительность алгоритма к изменениям в обучающей выборке. education.yandex.ru

Таким образом, смещение показывает способность модели алгоритмов настраиваться на целевую зависимость, а разброс — разнообразие алгоритмов из-за случайности обучающей выборки и стохастической природы настройки. alexanderdyakonov.wordpress.com