i maskininlärning: det att en algoritm som har utvecklats med maskininlärning alltför precist speglar just de data som den har tränats på. – Vid överanpassning återskapar algoritmen den datamängd som den har tränats på i stället för att generera en modell som nya data kan passas in i. En kurva som avbildar en överanpassad modell kommer att ha ojämnheter och andra avvikelser med motsvarigheter i träningsmängden, medan en bra modell har en rak eller mjuk kurva som ger utrymme för nya data. – På engelska: overfitting. – Jämför med generalisering och algoritmisk snedvridning.
[ai] [ändrad 24 januari 2022]