Trong học máy, ‘bias’ (thiên vị) đề cập đến:

Sai số do các giả định đơn giản hóa của mô hình, dẫn đến việc bỏ lỡ các mối quan hệ có thật trong dữ liệu

Sai số do sự nhạy cảm của mô hình với biến động nhỏ trong tập huấn luyện

Sai số do việc sử dụng quá nhiều đặc trưng

Sai số do việc lựa chọn thuật toán không phù hợp