バイアス（Bias）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。バイアスは、モデルが真の関数またはデータ生成プロセスからどれだけのずれがあるかを表します。

具体的には、バイアスはモデルの予測値と真の値の間の差を示します。バイアスが高い場合、モデルは真の関数やデータ生成プロセスから大きくずれた予測をする傾向があります。つまり、モデルがデータの真のパターンを捉えられていない可能性があります。

逆に、バイアスが低い場合、モデルは真の関数やデータ生成プロセスに近い予測をする傾向があります。モデルはデータの重要なパターンを捉える能力があり、予測の精度が高くなる可能性があります。

バイアスとは、モデルが真の関数やデータ生成プロセスに対してどれだけ適合しているかを示す指標と言えます。バイアスが高い場合、モデルはデータの特徴を捉えきれず、欠落しているパターンがある可能性があります。一方、バイアスが低すぎると、モデルはデータのノイズやランダムな変動に対して過剰に反応し、過学習のリスクが高まります。

モデルのバイアスとバリアンス（Variance）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、バイアスとバリアンスのバランスを適切に調整することが重要です。