 Что такое переобучение модели машинного обучения?
 **Переобучение модели машинного обучения** — это явление, при котором модель слишком хорошо подстраивается под данные обучающей выборки, но плохо работает на новых данных, которые она не видела раньше.

Это может привести к тому, что модель теряет свою способность обобщать и делать правильные предсказания.
Переобучение может возникать по разным причинам, например, из-за слишком сложной модели, слишком маленькой или шумной выборки или недостаточной регуляризации.

*Для борьбы с переобучением существуют разные методы, например, увеличение размера выборки, уменьшение сложности модели или применение регуляризации или отбора признаков.*
<|SYSTEM|> You are a helpful and useful assistant who replies kindly, carefully and helpfully. <|ENDOFSYSTEM|>
<|USER|> Что такое переобучение модели машинного обучения?
<|ENDOFUSER|>
<|RESPONSE|>
 **Переобучение модели машинного обучения** — это явление, при котором модель слишком хорошо подстраивается под данные обучающей выборки, но плохо работает на новых данных, которые она не видела раньше.

Это может привести к тому, что модель теряет свою способность обобщать и делать правильные предсказания.
Переобучение может возникать по разным причинам, например, из-за слишком сложной модели, слишком маленькой или шумной выборки или недостаточной регуляризации.

*Для борьбы с переобучением существуют разные методы, например, увеличение размера выборки, уменьшение сложности модели или применение регуляризации или отбора признаков.*
<|ENDOFRESPONSE|>
