Високе зміщення чи висока дисперсія?

У цій вправі ви визначите, чи має регресійне дерево dt, яке ви натренували в попередній вправі, проблему зі зміщенням чи з дисперсією.

Похибка RMSE на тренувальній вибірці (RMSE_train) і RMSE на кросвалідації (RMSE_CV), отримані моделлю dt, доступні у вашому робочому середовищі. Додатково ми завантажили змінну baseline_RMSE, яка відповідає кореню середньоквадратичної помилки, досягнутому регресійним деревом, натренованим лише на ознаці disp (це RMSE, отримане регресійним деревом у розділі 1, уроці 3). Тут baseline_RMSE слугує базовим порогом RMSE: якщо показник моделі вищий — вважаємо, що вона недонавчається (underfitting), якщо нижчий — модель вважається «достатньо доброю».

Чи страждає dt від високого зміщення чи від високої дисперсії?