Модель с большим смещением (high bias) — это простая модель, которая не может уловить сложные зависимости в данных. Например, линейная регрессия на нелинейных данных:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

Генерируем нелинейные данные

X = np.linspace(0, 10, 100).reshape(-1, 1)
y = np.sin(X) + np.random.normal(0, 0.1, size=(100, 1))

Обучаем линейную модель

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

Предсказания будут плохими из-за high bias

predictions = model.predict(X)

Линейная регрессия здесь имеет высокое смещение, так как не может аппроксимировать синусоиду. Она недообучается (underfitting), давая высокую ошибку как на обучающих, так и на тестовых данных.