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. 5 Показывает, насколько хорошо с помощью данного алгоритма можно приблизить истинную зависимость. 5
2. Variance — это дисперсия (разброс) предсказаний алгоритма в зависимости от обучающей выборки. 5 Характеризует чувствительность алгоритма к изменениям в обучающей выборке. 5

Таким образом, смещение показывает способность модели алгоритмов настраиваться на целевую зависимость, а разброс — разнообразие алгоритмов из-за случайности обучающей выборки и стохастической природы настройки. 1