Sobreajuste

Falha em que o modelo se ajusta bem demais aos dados de treino, memorizando detalhes e ruídos específicos em vez de aprender o padrão geral. O resultado é um modelo que acerta quase tudo nos exemplos vistos e erra em dados novos, como quem decora as respostas de uma prova antiga sem entender a matéria. Combate-se o sobreajuste com mais dados, modelos menos complexos e técnicas de validação.