機械学習モデルが過度に複雑であるか、特定のデータセットでトレーニングが多すぎる場合、過剰適合が発生し、目に見えないデータに適していないトレーニングデータのモデル学習パターンが生じます。これにより、新しいデータの予測を行うために使用されると、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。この例は、非常に複雑な猫の画像のデータセットで訓練されたモデルである可能性があるため、トレーニングセットで個々の猫を認識することが学習されていますが、一般的に猫を認識できないため、作るために使用されるとパフォーマンスが低下します。猫の画像の新しいデータセットの予測。
Overfitting occurs when a machine learning model is overly complex or is trained too much on a given dataset, resulting in the model learning patterns in the training data that don't generalize well to unseen data. This can lead to the model performing poorly when it is used to make predictions on new data. An example of this could be a model trained on a dataset of images of cats that is so complex that it learns to recognize individual cats in the training set, but fails to recognize cats in general, resulting in poor performance when it is used to make predictions on a new dataset of images of cats.