Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Leg vooringenomenheid en variatie in relatie tot machine learning uit.

###

### Antwoord:
Leg vooringenomenheid en variatie in relatie tot machine learning uit.
In machine learning verwijst vooroordeel naar het verschil tussen de voorspelde waarden van een model en de werkelijke waarden, die kunnen optreden als gevolg van de oversimplified veronderstellingen van het model of ontoereikende complexiteit. Variantie, daarentegen, verwijst naar de gevoeligheid van het model voor kleine schommelingen in de trainingsgegevens, die kunnen resulteren in overfitting en slechte generalisatieprestaties. In wezen zijn vooroordeel en variatie twee concurrerende foutbronnen die moeten worden afgewogen om optimale modelprestaties te bereiken.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Leg vooringenomenheid en variatie in relatie tot machine learning uit.

###

### Antwoord:
In machine learning verwijst vooroordeel naar het verschil tussen de voorspelde waarden van een model en de werkelijke waarden, die kunnen optreden als gevolg van de oversimplified veronderstellingen van het model of ontoereikende complexiteit. Variantie, daarentegen, verwijst naar de gevoeligheid van het model voor kleine schommelingen in de trainingsgegevens, die kunnen resulteren in overfitting en slechte generalisatieprestaties. In wezen zijn vooroordeel en variatie twee concurrerende foutbronnen die moeten worden afgewogen om optimale modelprestaties te bereiken.