バイアスはアンダーフィッティングと同じで、分散はオーバーフィッティングと同じですか？

これは基本的な質問かもしれません：バイアスとアンダーフィッティングの違いは何ですか？同様に、分散とオーバーフィッティングの違いは何ですか？各ペアの条件は同じ意味ですか？そうでない場合、違いは何ですか？

これらは同じ意味ではありませんが、次のように相互に関連付けられています。

• 過剰適合は、モデルが基礎となるパターンとともにデータのノイズと外れ値をキャプチャするときに発生します。これらのモデルは通常、分散が大きく、バイアスが低くなります。これらのモデルは通常、決定木、SVM、またはニューラルネットワークのように複雑で、過剰適合しがちです。

• モデルがデータの基になるパターンをキャプチャできない場合、アンダーフィットが発生します。これらのモデルは通常、分散が低く、バイアスが高くなります。これらのモデルは通常単純であり、線形回帰やロジスティック回帰などのデータの複雑なパターンをキャプチャできません。