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人工知能モデルが過大評価されているとはどういう意味ですか？
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トレーニング中に覆います。

オーバーハーブの一般的で便利です。

その結果、モデルはトレーニングデータで優れたパフォーマンスを持っていますが、検証またはテストデータのパフォーマンスが低いため、新しい状況では一般化して正確な予測を行うことができないことが示されています。

オーバーハブを回避し、クロス検証を実行するか、トレーニングと検証データを適切に分割します。