Definition:
Overfitting bedeutet, dass ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und dadurch bei neuen, unbekannten Daten schlechter abschneidet. Es erkennt dann eher Details des Trainingssatzes als allgemeine Muster.
Overfitting bedeutet, dass ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und dadurch bei neuen, unbekannten Daten schlechter abschneidet. Es erkennt dann eher Details des Trainingssatzes als allgemeine Muster.