Модель оказывается переобученной, когда её качество на новых данных существенно хуже качества на обучающей выборке. Давайте разберем, что это значит и как это происходит.

1. Понимание переобучения:

   Переобучение (overfitting) происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающую выборку. Это может произойти, если модель слишком сложная и имеет много параметров.

2. Причины переобучения:
   • Модель слишком сложная (например, много слоев в нейронной сети).
   • Недостаток данных для обучения.
   • Шум в данных, который модель пытается запомнить, а не обобщить.
3. Признаки переобучения:

   Если вы видите, что:

   • Модель показывает высокую точность на обучающей выборке, но низкую на валидационной или тестовой выборке.
   • Кривая обучения показывает значительное расхождение между обучающей и валидационной ошибкой.
4. Методы борьбы с переобучением:
   • Упрощение модели (уменьшение числа параметров).
   • Использование регуляризации (например, L1 или L2).
   • Увеличение объема обучающих данных.
   • Применение методов кросс-валидации для оценки модели.

Таким образом, важно следить за тем, чтобы модель не переобучалась, поскольку это может привести к плохой обобщающей способности на новых данных. Регуляризация и выбор правильной архитектуры модели могут помочь избежать этой проблемы.