Schlaufuchs
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Antworten
Overfitting ist das Risiko, dass ein Modell die Trainingsdaten „auswendig“ lernt. Auf diese Weise riskiert es, dass es nicht in der Lage ist, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern.
Overfitting ist ein unerwünschtes Verhalten beim maschinellen Lernen, das auftritt, wenn das Modell des maschinellen Lernens genaue Vorhersagen für Trainingsdaten liefert, nicht jedoch für neue Daten.
die Anpassung einer KI zu stark an die Trainigsdaten, weswegen die Erkennungsquote von unbekannten Daten abnimmt und dadurch vermehrt Fehler entstehen
