Q: 모델 학습 시 발생할 수 있는 편향과 분산, 두 개념의 관계?편향(Bias)과 분산(Variance)은 머신러닝 모델의 성능과 일반화 능력을 평가하는 핵심 개념입니다.이 두 가지 개념은 “Bias-Variance Tradeoff (편향-분산 트레이드오프)” 라는 관계로 연결됩니다.1. 편향(Bias)모델이 학습 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못했을 때 발생하는 오류단순한 모델(Underfitting, 과소적합)이 높은 편향을 가짐편향(Bias)이 크면 단순한 모델이 되어 과소적합(Underfitting)이 발생예측값이 정답과 크게 차이나며, 데이터의 복잡한 관계를 제대로 학습하지 못함예시선형 회귀 모델이 매우 복잡한 곡선 데이터를 학습할 때, 직선으로 단순히 예측하면 높은 편향을 가짐모두 평균값으..