** Marle Lusiness **の読み取りは、モデルがトレーニングサンプリングのデータの下であまりにもよく適応する現象ですが、これまで見たことのない新しいデータでは不十分に機能します。

これは、モデルが正しい予測を一般化して作成する能力を失うという事実につながる可能性があります。
たとえば、複雑すぎるモデル、小さすぎる、または騒がしいサンプル、または規制が不十分であるため、さまざまな理由で再訓練が発生する可能性があります。

*レトランと戦うにはさまざまな方法があります。たとえば、サンプルサイズの増加、モデルの複雑さの減少、または規制または標識の使用。*
**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.*