Ինչպե՞ս հասկանալ, որ մոդելը թերամուտքագրված է կամ ավելորդ ուսուցում է ստացել։

Որ հասկանալ, թե արդյոք մոդելը թերամուտ է կամ գերամուտ, վերլուծում են սխալի վարքը ուսուցման և հաստատման հավաքածուներում.

• Թերամուտ (underfitting): մոդելը վատ է աշխատում ինչպես ուսուցման, այնպես էլ փորձարկման հավաքածուներում — սխալը բարձր է ամենուր: Սա նշանակում է, որ մոդելը շատ պարզ է և չի կարող բռնել ձևավորումները:

• Գերամուտ (overfitting): մոդելը ցույց է տալիս շատ ցածր սխալ ուսուցման հավաքածուում, բայց բարձր սխալ փորձարկման հավաքածուում: Մոդելը շատ լավ է հիշում ուսուցման տվյալները, ներառյալ աղավաղումները, և վատ է ընդհանուրացնում:

Դիագնոստիկայի համար հաճախ կառուցում են սխալի կախվածության գրաֆիկը մոդելի բարդությունից կամ ուսուցման շրջանի քանակից:

• Իդեալական մոդելը ունի ցածր սխալ երկու հավաքածուներում:

Մոդել	Սխալ ուսուցման ժամանակ	Սխալ փորձարկման ժամանակ	Վերլուծություն
Պարզ	Բարձր	Բարձր	Թերամուտ
Կոմպլեքս	Նվազած	Բարձր	Գերամուտ
Օպտիմալ	Նվազած	Նվազած	Լավ մոդել

Գերամուտը կանխելու համար կիրառվում են կանոնավորեցում, ավելի շատ տվյալների հավաքում, մոդելի պարզեցում կամ վաղ կանգնեցման մեթոդներ։