يعد تحليل التحيز والتباين أداة لشرح أداء التعميم لخوارزمية التعلم من منظور التحيز والتباين. يتم تعريفه على النحو التالي:

افترض أن هناك K مجموعة بيانات، يتم استخراج كل منها بشكل مستقل من توزيع p(t,x) (يمثل t المتغير الذي سيتم التنبؤ به، ويمثل x متغير الميزة).

يمكن الحصول على نماذج مختلفة عن طريق التدريب على مجموعات بيانات مختلفة. يتم قياس أداء خوارزمية التعلم من خلال الأداء المتوسط لـ K نماذج تم تدريبها على مجموعات البيانات K هذه، أي:

هنا يمثل h(x) الدالة الحقيقية التي تولد البيانات، أي t=h(x).