O viés e a variância são termos relacionados apenas a redes neurais e não afetam outros tipos de modelos.

O viés se refere ao erro introduzido por um modelo muito simples, enquanto a variância se refere ao erro causado por um modelo muito complexo.

O viés e a variância sempre causam overfitting, independentemente do modelo utilizado.

O viés é desejável, pois sempre ajuda a melhorar a precisão do modelo.

A variância refere-se à incerteza nos dados e não é afetada pelo modelo.