@mona_terry
Переобучение (overfitting) — это явление, при котором модель машинного обучения слишком точно подстраивается под обучающую выборку, что приводит к плохой работе на новых данных (тестовых выборках). В результате, модель становится слишком сложной и перфекционисткой, что приводит к перехватыванию шума и случайных изменений, которые не имеют никакого отношения к основной тенденции выборки.