計算預測偏差是快速檢查，可及早標記模型或訓練資料的問題。
預測偏差是模型預測的平均值與資料中真值標籤平均值之間的差異。如果模型是根據 5% 的電子郵件為垃圾郵件的資料集訓練而成，那麼平均來說，模型分類的電子郵件中，應該有 5% 是垃圾郵件。換句話說，真值資料集中的標籤平均值為 0.05，模型的預測值平均值也應為 0.05。如果是這樣，模型預測偏差為零。當然，模型可能仍有其他問題。
如果模型預測電子郵件為垃圾郵件的機率為 50%，則表示訓練資料集、模型套用的新資料集或模型本身有問題。如果兩者之間有顯著差異，表示模型存在預測偏差。
預測偏誤的成因可能如下：
- 資料中的偏誤或雜訊，包括訓練集的取樣偏誤
- 正則化過於強大，表示模型過度簡化，失去一些必要的複雜性
- 模型訓練管道中的錯誤
- 提供給模型的特徵集不足以完成工作