Bias
Verificato
Aggiornato il 10/09/2026
Significato di «Bias»
Errore sistematico che porta il modello a discostarsi in modo costante dai valori reali, dovuto a ipotesi troppo semplificative (bias di modello, legato all'underfitting) o a distorsioni presenti nei dati di addestramento. Da non confondere con il bias additivo, il parametro costante che ogni neurone somma ai propri ingressi.
Fonti: Goodfellow, Bengio, Courville, Deep Learning (MIT Press, 2016); scikit-learn User Guide, Bias-variance · Verificato il 2026-09-10
Domande frequenti su Bias
Cosa significa «Bias»?
Errore sistematico che porta il modello a discostarsi in modo costante dai valori reali, dovuto a ipotesi troppo semplificative (bias di modello, legato all'underfitting) o a distorsioni presenti nei dati di addestramento. Da non confondere con il bias additivo, il parametro costante che ogni neurone somma ai propri ingressi.
A quale glossario appartiene «Bias»?
«Bias» fa parte del glossario Machine Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.