データサイエンスに言及していると仮定すると、過剰留置は、モデルが過剰訓練されたときに発生したり、複雑さが大きすぎたりしてテストデータに高い誤差率をもたらすときに、過剰装着の反対です。モデルの過剰留置は、モデルを装着していないモデルよりも一般的であり、通常、「早期停止」と呼ばれるプロセスを介して過剰適合を避けるために、装備が普通に発生します。
Assuming you are referring to data science, overfitting is the opposite of underfitting, occurring when the model has been overtrained or when it contains too much complexity, resulting in high error rates on test data. Overfitting a model is more common than underfitting one, and underfitting typically occurs in an effort to avoid overfitting through a process called “early stopping.”