Cos'è overfitting?

L'overfitting è un problema comune nell'apprendimento automatico e si verifica quando un modello ha imparato troppo sui dati di addestramento e non è in grado di generalizzare bene su nuovi dati non visti. Questo può portare a prestazioni scadenti del modello quando viene applicato a nuovi dati.

Alcuni modi per evitare l'overfitting includono l'utilizzo di regolarizzazione, la raccolta di più dati di addestramento, la riduzione della complessità del modello e l'utilizzo della tecnica di convalida incrociata. È importante bilanciare la complessità del modello con la quantità di dati disponibili per evitare l'overfitting.