偏りと分散
偏りと分散やバイアス-バリアンスのトレードオフ（かたよりとぶんさんのトレードオフ、）とは、統計学と機械学習において、パラメータの推定においてバイアス（偏り）を減らすと標本間のバリアンス（分散）が増え、同時にその逆も成立する、という予測モデルの特徴のことである。
バイアス-バリアンスのジレンマ（bias–variance dilemma）やバイアス-バリアンスの問題（bias–variance problem）とは、誤差の原因であるバイアスとバリアンスの両方を同時に減らそうとする際の対立の事であり、教師あり学習のアルゴリズムが訓練データの内容を超えて汎化する際の課題となる。
バイアス-バリアンス分解（bias–variance decomposition）とは、汎化誤差の期待値をバイアス＋バリアンス＋ノイズの3つの和に分解することである。
バイアス-バリアンスのトレードオフは、全ての教師あり学習で生じる。人間の学習において、人間がヒューリスティクスを使用することの有効性の説明にも使用されている。