La distorsione del modello è un fenomeno per cui un modello di apprendimento automatico potrebbe costantemente commettere lo stesso errore a causa della scelta dell'ipotesi dell'algoritmo. La distorsione del modello può derivare dall'uso di un set di dati errato e dall'overfitting ed è una forma di errore sistematico che porta a conclusioni errate. La distorsione del modello è più probabile che si verifichi quando il set di dati utilizzato per addestrare il modello non rappresenta adeguatamente la popolazione su cui si prevede che il modello prenda decisioni.
Spiega cos'è il bias del modello.