Trong học máy, lỗi ‘bias-variance tradeoff’ (đánh đổi giữa thiên vị và phương sai) đề cập đến việc:

Tăng bias luôn dẫn đến giảm variance và ngược lại

Cần tìm sự cân bằng giữa bias (mô hình quá đơn giản) và variance (mô hình quá phức tạp) để đạt được hiệu suất tổng quát hóa tốt nhất

Bias và variance là hai loại lỗi hoàn toàn độc lập

Chỉ có thể giảm bias hoặc variance, không thể cùng lúc cải thiện cả hai