Proszę wyjaśnić, czym jest błąd modelu.
Modelowy uprzedzenie to zjawisko, w którym model uczenia maszynowego może konsekwentnie popelniać ten sam błąd ze względu na wybur założenia algorytmu. Modelowe uprzedzenie może wynikać z urzycia niewłaściwego zestawu danych oraz z nadmiernego dopasowania, a jest to forma błędo systematycznego, która prowadzi do błendnych wniosków. Modelowe oprzedzenie jest bardziej prawdopodobne, gdy zestaw danych użyty do szkolenia modelu nie reprezentuje odpowiednio populacji, dla której oczekuje się, że model będzie podejmował decyzje.