機械学習の基礎比較問題
バイアス（偏り）とバリアンス（分散）の違いは何か。
A.バイアスはモデルの複雑さを示す指標で、バリアンスはデータの多様性を示す指標である
✗ バイアスはモデルの系統的な誤り、バリアンスは予測のばらつきを表し、複雑さや多様性の指標ではありません。
B.バイアスはモデルが訓練データから学べていない系統的な誤りで、バリアンスは異なる訓練データに対するモデルの予測の不安定さである← 正解
✓ 正解です。高バイアスは未学習（単純すぎるモデル）、高バリアンスは過学習（複雑すぎるモデル）に対応します。
C.バイアスは必ず減らすべきで、バリアンスは増加させるべき指標である
✗ バイアスは減らしたいですが、バリアンスも同時に減らすべきであり、片方を増やす戦略は逆効果です。
D.バイアスとバリアンスは独立した概念で、トレードオフの関係にはない
✗ バイアスとバリアンスはトレードオフの関係にあり、一方を減らすと他方が増える傾向があります。