Spiega cosa si intende per 'trade-off tra bias e varianza'.
Il compromesso tra bias e varianza è un concetto importante nell'apprendimento automatico che afferma che l'accuratezza di un modello è determinata sia dal bias che dalla varianza del modello. Un modello con alto bias, o sottostima, avrà una bassa accuratezza, mentre un modello con alta varianza, o sovrastima, avrà anche una bassa accuratezza. Il modello ideale è quello che ha basso bias e bassa varianza, ma questo è un equilibrio difficile da raggiungere. Si tratta essenzialmente di un compromesso tra due obiettivi contrastanti, dove la riduzione del bias può causare un aumento della varianza, e viceversa. Per ottenere il miglior modello, è importante trovare il giusto equilibrio tra bias e varianza.