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Riga 5: [[File:Overfitting svg.svg\|thumb\|upright=1.4\|La curva blu mostra l'andamento dell'errore nel classificare i dati di ''training'', mentre la curva rossa mostra l'errore nel classificare i dati di ''test'' o ''validazione''. Una situazione in cui il secondo aumenta mentre il primo diminuisce è indice della possibile presenza di un caso di overfitting.]] In [[statistica]] e in [[informatica]], si parla di '''''overfitting''''' (in [[lingua italiana\|italiano]]: '''adattamento eccessivo''', ~~adattamento~~'''sovradattamento''') quando un [[modello statistico]] molto complesso si adatta ai dati osservati (il [[Campionamento statistico\|campione]]) perché ha un numero eccessivo di parametri rispetto al numero di osservazioni. Un modello assurdo e sbagliato può adattarsi perfettamente se è abbastanza complesso rispetto alla quantità di dati disponibili.

Overfitting: differenze tra le versioni