データサイエンスにおいてバイアス-バリアンストレードオフとは何を指すか？

バイアス-バリアンストレードオフは、機械学習モデルの性能を最適化する過程で非常に重要です。バイアスとはモデルの基本的な誤差を指し、バリアンスとはモデルがデータのばらつきに影響される度合いを指します。モデルが過剰に複雑だとバイアスは小さくなるが、バリアンスが大きくなり過学習になります。一方で、単純すぎるモデルは高いバイアスを持ち、データに対する適応性が低くなります。このトレードオフを調整することで、適切なモデルを設計します。