機械学習では、バイアスと分散は、モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるエラーの2つのソースです。

バイアスとは、実生活の問題を単純化されたモデルに近似することによって導入されるエラーを指します。バイアスが高いモデルは、データを過度に単純化する傾向があり、データに存在する複雑な関係を見逃しているため、予測が不十分になる可能性があります。高いバイアスは体力を引き起こす可能性があります。つまり、モデルはデータ内の根本的なパターンをキャプチャできません。

一方、分散は、トレーニングデータに対するモデルの感度によって導入されるエラーを指します。分散が高いモデルは、トレーニングデータに非常によく適合しますが、目に見えない新しいデータには一般化されません。これは、モデルがトレーニングデータを過剰に抑え、基礎となるパターンではなくデータのノイズと外れ値を記憶しているためです。モデルがトレーニングデータを超えて外挿することはできないため、高い分散は予測不良につながる可能性があります。

理想的には、バイアスが低く、分散が低いモデルが必要であり、新しい目に見えないデータによく一般化できます。これはしばしば「バイアス分散トレードオフ」と呼ばれ、2つのエラーソース間の最適なバランスを見つけようとします。これは、適切なアルゴリズムを選択し、モデルのハイパーパラメーターを調整し、手元の問題を表すトレーニングデータセットを選択することで実現できます。
In machine learning, bias and variance are two sources of error that can affect the performance of a model.

Bias refers to the error that is introduced by approximating a real-life problem with a simplified model. A model with high bias tends to oversimplify the data, and it can lead to poor predictions, as it misses the complex relationships that exist in the data. High bias can cause underfitting, which means that the model cannot capture the underlying patterns in the data.

Variance, on the other hand, refers to the error that is introduced by the model's sensitivity to the training data. A model with high variance fits the training data very well, but it does not generalize well to new, unseen data. This is because the model has overfit the training data, memorizing the noise and outliers in the data instead of the underlying patterns. High variance can lead to poor predictions, as the model cannot extrapolate beyond the training data.

Ideally, we want a model with low bias and low variance, which can generalize well to new, unseen data. This is often referred to as the "bias-variance tradeoff," where we try to find the optimal balance between the two sources of error. This can be achieved by selecting an appropriate algorithm, tuning the model's hyperparameters, and selecting a training dataset that is representative of the problem at hand.