Il punto ideale è il grado in cui l'errore di test è minimo — il modello che ha imparato l'andamento, non il rumore. Sopra: la curva si contorce per memorizzare ogni punto di addestramento. Sotto: il modello è troppo semplice per cogliere la forma. Questa tensione è il compromesso tra bias e varianza.