К чему относится переобучение: к смещению или к разбросу?

Переобучение (overfitting) относится к проблеме высокого разброса (variance) модели. Это ситуация, когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные, включая шум и случайные колебания, что приводит к плохой обобщающей способности на новых данных.

В терминах смещения и разброса:

• Смещение (bias) — ошибка из-за слишком простой модели, которая не может хорошо описать данные.
• Разброс (variance) — ошибка из-за слишком сложной модели, которая подстраивается под шум.

Переобучение связано с высоким разбросом, а не со смещением.