De Bias-Variance Tradeoff is een belangrijk concept in machine learning dat betrekking heeft op de balans tussen de complexiteit van een model en de nauwkeurigheid van de voorspellingen. Een model met een hoge bias is te eenvoudig en onderpast de gegevens, terwijl een model met een hoge variantie te complex is en overpast de gegevens. De optimale balans is een model dat zowel de bias als de variantie minimaliseert om een goede voorspellingsnauwkeurigheid te bereiken.