Bias（偏差）是机器学习中衡量模型预测值与真实值之间差异的重要指标。它反映了模型在训练数据上的表现是否准确，是评估模型性能的关键参数之一。
Bias低表示模型拟合能力强，但可能过拟合；Bias高则说明模型欠拟合，未能捕捉数据规律。通常需结合方差（Variance）综合分析模型表现。
