これまでに見たことのないデータポイントに導入された場合、トレーニング中に高い精度を報告しているにもかかわらず、過剰搭載モデルのパフォーマンスが非常に低下します。この傾向を観察できる場合、過剰適合が起こっていると仮定しても安全です。
それは構造に大きく依存していますが、一般に、データポイントの数と自由度の間に線形関係を持つことは賢明であると見られています。
When introduced to never before seen datapoints, an overfitted model will perform very poorly, despite reporting high accuracy during its training. If this trend can be observed, it's safe to assume overfitting has taken place.
It's highly dependent on the structure, but it's generally seen as prudent to have a linear relationship between the number of datapoints and degrees of freedom.