Il compromesso bias-variance è un concetto importante nell'apprendimento automatico che afferma che l'accuratezza di un modello è determinata sia dal bias che dalla varianza del modello. Un modello con bias elevato, o underfitting, avrà una precisione bassa, mentre un modello con varianza elevata, o overfitting, avrà anch'esso una precisione bassa. Il modello ideale è quello che ha un bias basso e una varianza bassa, ma questo è un equilibrio difficile da raggiungere. Si tratta essenzialmente di un compromesso tra due obiettivi contrastanti, in cui la riduzione del bias può causare un aumento della varianza e viceversa. Per ottenere il modello migliore, è importante trovare il giusto equilibrio tra bias e varianza.
Spiega cosa si intende per 'compromesso bias-varianza'.