Bias-variance tradeoff p.2

Bias, по моему опыту, важен в двух кейсах: Causal inference и Предсказание условного мат ожидания конкретного распределения

Часто мы предсказываем, например, кол-во продаж. В теории, оно имеет распределение Пуассона. И имея несмещенное предсказание среднего (Bias ~ 0), можно легко получать все квантили распределения по формуле

В простейшем случае Causal inference через линейную регрессию важно иметь Bias ~ 0, чтобы были несмещенные коэффициенты. Кстати, поэтому в случае causal inference не стоит использовать регуляризацию в линейной регрессии (она смещает коэффициенты к 0)