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: training과 test error가 모두 높은 것원인데이터를 나타내기에 모델이 너무 간단함 (모델의 파라미터가 너무 적음)결과모델이 새로운 데이터를 잘 예측하지 못함 (예측이 편향됨)회귀 계수가 편향됨error variance 추정치가 너무 큼마지막 그래프에서