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Data Science 面接の質問と回答

Question: Differentiate between bias and variance in the context of machine learning models.
Answer: Bias refers to the error introduced by approximating a real-world problem, and variance refers to the model's sensitivity to fluctuations in the training data. Balancing bias and variance is crucial for model performance.

Example:

A linear regression model might have high bias if it oversimplifies a complex problem, while a high-degree polynomial may have high variance.

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