Компромисс между смещением и дисперсией — в статистике и машинном обучении компромисс между смещением и дисперсией — это свойство набора прогностических моделей, при котором модели с меньшим смещением в оценке параметра имеют большую дисперсию оценок параметров по выборкам, и наоборот.
[Глоссарий по искусственному интеллекту. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// en.wikipedia.org›wiki/Glossary_of_artificial_intelligence/, свободный.]