バリアンス（Variance）は、機械学習や統計学のコンテキストで使用される重要な概念です。バリアンスは、モデルが訓練データに対してどれだけ敏感であるかを表します。

モデルのバリアンスが高い場合、訓練データに対しては高い性能を発揮しますが、新しい未知のデータに対しては予測が不安定になる傾向があります。つまり、モデルは訓練データに過剰に適合してしまい、データのノイズやランダムな変動に敏感に反応してしまうのです。

逆に、モデルのバリアンスが低い場合、訓練データに対しても未知のデータに対しても一貫して良好な性能を示します。モデルは訓練データの特徴を捉える能力がありながら、ノイズやランダムな変動に対してはある程度の頑健さを持っています。

バリアンスとは、モデルがデータの細かな変動に対してどれだけ敏感かを示す指標と言えます。バリアンスが高い場合、過学習の可能性が高まります。一方、バリアンスが低すぎると、モデルはデータの重要なパターンを捉えられず、未知のデータに対する予測性能が制限される場合があります。

モデルのバリアンスとバイアス（Bias）のトレードオフは重要な概念であり、モデルの性能と汎化能力を理解する上で考慮すべき要素です。モデルの設計やハイパーパラメータの調整を通じて、バリアンスとバイアスのバランスを適切に調整することが重要です。