Overfitting

When a model memorises its training data instead of learning the pattern, and fails on anything new.

Um modelo com overfitting aprendeu o ruído junto com o sinal. Ele pontua brilhantemente nos dados que já viu e mal nos dados que não viu. As correções usuais são mais dados, menos capacidade de modelo, regularização e parar o treinamento cedo, quando a perda de validação começa a subir.

Na prática: 99% nos dados de treinamento, 62% em produção — um caso de manual.