Quindi mi chiedevo come si possa, ad esempio, ottimizzare al meglio il modello che stanno cercando di costruire di fronte a problemi presentati da un'alta propensione o un'alta varianza. Ora, naturalmente, puoi giocare con il parametro di regolarizzazione per arrivare a una conclusione soddisfacente, ma mi chiedevo se fosse possibile farlo senza fare affidamento sulla regolarizzazione.
Se b è lo stimatore del bias di un modello e v della sua varianza, non avrebbe senso cercare di minimizzare b * v?