方差越小，说明不同的采样分布D下，模型的泛化能力（），侧面反映了模型（）拟合；偏差越小，说明模型对样本的预测（），模型的拟合性（）。

方差是衡量模型在不同数据集上表现的稳定性，方差越小，说明模型在不同数据集上的表现越稳定，泛化能力越强，即模型对未见过的数据的预测能力越强。这侧面反映了模型的过拟合程度较低。偏差是衡量模型预测值与真实值之间的偏差，偏差越小，说明模型对样本的预测越准确，模型的拟合性越高。