La décomposition biais-variance est une façon d'analyser l'erreur de généralisation prévue d’un algorithme d'apprentissage par rapport à un problème particulier comme une somme de trois termes, le biais, la variance et une quantité appelée l’erreur irréductible, résultant du bruit dans le problème lui-même.