Към какво се отнася преобучението: към отклонението или към разсейването?

Прекаляването (overfitting) се отнася до проблем с високата вариация (variance) на модела. Това е ситуация, когато моделът се адаптира прекалено точно към обучаващите данни, включително шум и случайни колебания, което води до лоша обобщаваща способност върху нови данни.

В термините на отклонение и вариация:

• Отклонение (bias) — грешка поради прекалено прост модел, който не може добре да опише данните.
• Вариация (variance) — грешка поради прекалено сложен модел, който се адаптира към шума.

Прекаляването е свързано с високата вариация, а не с отклонението.