דערקלערן וואָס איז מענט דורך די 'פאָרורטייל-ווייאַנס האַנדל-אַוועק'.
די פאָרורטייל-וואַריאַנס האַנדל-אַוועק איז אַ פונדאַמענטאַל באַגריף אין סטאַטיסטיש לערנען און מאַשין לערנען, וואָס רעפערס צו די וואָג וואָס מוזן זיין אַטשיווד צווישן צוויי קוואלן פון טעות ווען בויען אַ פּרידיקטיוו מאָדעל. פאָרורטייל רעפערס צו ערראָרס וואָס שטייען פֿון די אַסאַמפּשאַנז געמאכט דורך די מאָדעל, בשעת וועריאַנס רעפערס צו ערראָרס וואָס שטייען פֿון סענסיטיוויטי צו קליין פלאַקטשויישאַנז אין די טריינינג דאַטן. אין אנדערע ווערטער, אַ מאָדעל מיט הויך פאָרורטייל מאכט שטאַרק אַסאַמפּשאַנז וועגן די שייכות צווישן די אַרייַנשרייַב און רעזולטאַט וועריאַבאַלז און קען פאַרפירן וויכטיק באציונגען, כאָטש אַ מאָדעל מיט הויך וועריאַנס קען זיין צו פלעקסאַבאַל און פּאַסיק די טריינינג דאַטן צו ענג, אַרייַנגערעכנט קיין ראַש אָדער טראַפ. פלאַקטשויישאַנז. ידעאַללי, מיר ווילן צו שאַפֿן אַ מאָדעל וואָס האט נידעריק פאָרורטייל און נידעריק וועריאַנס, אָבער אין פיר, עס איז אַ האַנדל-אַוועק צווישן די צוויי קוואלן פון טעות. אויב אַ מאָדעל איז אויך פּשוט, עס קען נישט כאַפּן וויכטיק באציונגען אין די דאַטן, וואָס פירן צו הויך פאָרורטייל. קאָנווערסעלי, אויב אַ מאָדעל איז צו קאָמפּליצירט, עס קען זיין אָוווערלי שפּירעוודיק צו די טריינינג דאַטן און פּאַסיק עס צו ענג, וואָס פירן צו הויך דיפעראַנסיז. דער שליסל צו דערגרייכן אַ גוט פאָרורטייל-וואַריאַנס האַנדל-אַוועק איז צו געפֿינען אַ וואָג צווישן מאָדעל קאַמפּלעקסיטי און פיייקייט צו דזשענעראַלייז צו נייַע דאַטן, דורך טעקניקס אַזאַ ווי רעגולאַריזאַטיאָן אָדער קרייַז-וואַלאַדיישאַן. אין קיצער, די פאָרורטייל-וואַריאַנס האַנדל-אַוועק איז דער געראַנגל צו באַלאַנסירן די פאַרלאַנג פֿאַר אַ מאָדעל צו האָבן גענוג בייגיקייַט צו אַקיעראַטלי כאַפּן באציונגען אין די דאַטן, און אויך האָבן גענוג פעסטקייַט צו אַרבעטן געזונט אויף נייַע, ומבאַמערקט דאַטן.