Nadmierne dopasowanie – Proces budowania modelu zbyt ściśle opartego na danych. W efekcie otrzymujemy model, który może być bardzo dokładny na danych szkoleniowych, ale testowany na dodatkowych zbiorach danych, takich jak dane testowe, dane niewidoczne lub dane z nowego środowiska, działa słabo. Podejścia mające na celu ograniczenie nadmiernego dopasowania obejmują walidację krzyżową, powiększanie danych i techniki zespołowe (które łączą różne modele).
