Khái niệm ‘bias-variance tradeoff’ trong học máy đề cập đến sự đánh đổi giữa:

Tốc độ huấn luyện và độ chính xác của mô hình

Độ phức tạp của mô hình và khả năng học dữ liệu huấn luyện

Sai số do giả định sai của mô hình (bias) và sai số do nhạy cảm với biến động nhỏ trong dữ liệu huấn luyện (variance)

Kích thước tập huấn luyện và số lượng đặc trưng