​Переобучение

Переобучение — это явление, когда модель машинного обучения слишком подстраивается под обучающие данные, запоминая их детали и шум, вместо того чтобы обобщать общие закономерности. В результате модель показывает отличные результаты на обучающем наборе данных, но плохо справляется с новыми данными. Это связано с недостаточной регуляризацией или слишком сложной моделью. Для борьбы с переобучением используют методы регуляризации, увеличение объема данных или упрощение модели.