É necessário notar a relação da Variância e do Viés com relação à capacidade de generalização de um algoritmo de Aprendizado de máquina. Caso o viés seja muito fraco, há a possibilidade de underfitting, ou seja, o modelo gerado pelo algoritmo é tão genérico que é incapaz de fazer qualquer inferência, mesmo com os dados usados para o treinamento. O caso contrário seria o de um viés muito forte, situação na qual é possível observar o overfitting, ou seja, o modelo se adéqua tanto aos dados de treinamento que se especializa nos dados fornecidos para o treino, sendo incapaz de generalizar e inferir conclusões sobre novos conjuntos de dados .
