Ein fundamentales Konzept im überwachten Lernen, das den Kompromiss zwischen zwei Fehlerquellen beschreibt: Bias (Fehler durch zu einfache Modellannahmen) und Varianz (Fehler durch zu hohe Modellsensitivität auf die Trainingsdaten). Ziel ist ein Modell, das beide Fehlerquellen minimiert.