Khái niệm ‘variance’ (phương sai) trong học máy thường đề cập đến:

Sai số do mô hình quá đơn giản, không nắm bắt được mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu

Sai số do mô hình quá nhạy cảm với các biến động nhỏ trong tập huấn luyện, dẫn đến hiệu suất khác nhau đáng kể trên các tập dữ liệu huấn luyện khác nhau

Sai số do việc thu thập dữ liệu bị thiên lệch

Sai số do lỗi tính toán trong thuật toán