機械学習では、バイアスとは、モデルの予測値と実際の値の違いを指します。これは、モデルの単純化された仮定または不十分な複雑さが原因で発生する可能性があります。一方、分散とは、トレーニングデータの小さな変動に対するモデルの感度を指し、これにより、過剰適合および不十分な一般化パフォーマンスをもたらす可能性があります。本質的に、バイアスと分散は、最適なモデルパフォーマンスを実現するためにバランスをとる必要がある2つの競合するエラーの原因です。
In machine learning, bias refers to the difference between the predicted values of a model and the actual values, which can occur due to the model's oversimplified assumptions or inadequate complexity. Variance, on the other hand, refers to the sensitivity of the model to small fluctuations in the training data, which can result in overfitting and poor generalization performance. In essence, bias and variance are two competing sources of error that need to be balanced in order to achieve optimal model performance.