Изменения

'''Переобучение''' (англ. overfitting) {{---}} негативное явление, возникающее, когда алгоритм обучения вырабатывает предсказания, которые слишком близко или точно соответствуют конкретному набору данных, и поэтому не подходят для применения алгоритма к дополнительным данным или будущим наблюдениям.негативное явление, возникающее, когда величина средней ошибки обученного алгоритма на объектах тестовой выборки оказывается существенно выше, чем величина средней ошибки на обучающей выборке. Переобучение возникает при использовании избыточно сложных моделей.<br>'''Недообучение''' (англ. underfitting) {{---}} негативное явление, возникающее, когда алгоритм обучения выбранная статистическая модель не обеспечивает достаточно малой величины средней ошибки на обучающей выборке. Недообучение возникает при использовании недостаточно сложных моделейможет адекватно описать базовую структуру данных.