Per didinimą (overfitting) kalbama apie aukštą modelio dispersiją. Tai situacija, kai modelis pernelyg tiksliai prisitaiko prie mokymo duomenų, įskaitant triukšmą ir atsitiktinius svyravimus, kas blogina bendrąją gebėjimą taikyti naujiems duomenims.

Terminų nuokrypis ir dispersija požiūriu:

Nuokrypis (bias) — klaida dėl pernelyg paprasto modelio, kuris negali gerai aprašyti duomenų.
Dispersija (variance) — klaida dėl pernelyg sudėtingo modelio, kuris prisitaiko prie triukšmo.

Overfitting susijęs su aukšta dispersija, o ne nuokrypiu.

Ankstesnis Kitas