ハイバイアスな状態とは，今の説明変数・アルゴリズムでデータの特徴を十分に捉えることができておらず性能が低い状態です．学習用のデータにも適合できていないため，学習データに対する性能評価値と交差検証による性能評価値の差が小さくなっています．
ハイバイアスな傾向がある場合，説明変数を増やしたり，より表現力の高いアルゴリズムの利用を検討することが有効です．

ハイバリアンスな状態とは，過学習してしまっている状態です．
そのため学習データに対する性能評価値と交差検証による性能評価値の差が大きくなります．
ハイバリアンスな傾向がある場合，不要な説明変数を削除したり，データを増やすことが有効です．