thumb|300px|Figure 1. The green line represents an overfitted model and the black line represents a regularized model. While the green line best follows the training data, it is too dependent on that data and is likely to have a higher error rate on new unseen data, illustrated by black-outlined dots, compared to the black line. thumb|300x300px|Figure 2. Noisy (roughly linear) data is fitted to a linear function and a polynomial function. Although the polynomial function is a perfect fit, the linear function can be expected to generalize better: If the two functions were used to ex
In statistica e in informatica, si parla di overfitting o sovradattamento (oppure adattamento eccessivo) quando un modello statistico molto complesso si adatta ai dati osservati (il campione) perché ha un numero eccessivo di parametri rispetto al numero di osservazioni. Un modello assurdo e sbagliato può adattarsi perfettamente se è abbastanza complesso rispetto alla quantità di dati disponibili. Si sostiene che l'overfitting sia una violazione del principio del rasoio di Occam.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).