Überanpassung

Überanpassung (Overfitting) heißt: Ein Modell hat sich zu eng an die Trainingsdaten angepasst — samt Rauschen und Ausreißern — und verallgemeinert deshalb schlecht.

Man erkennt sie am Abstand der beiden Quoten: hoch auf den Trainingsdaten, deutlich niedriger auf den Testdaten. Bei k-NN ist k = 1 der typische Fall.

Das Gegenstück ist die Unteranpassung.