過学習

過学習とは、統計学や機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知データ（テストデータ）に対しては適合できていない、汎化できていない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。

過学習の原因としては、以下の二つが挙げられる。

1．訓練データの量が少ない、あるいは典型的でない

2．未知データに対してモデルが複雑すぎる