La ce se referă reantrenarea: la bias sau la variație?

Overfitting-ul (supraîncredere) se referă la o problemă de variabilitate ridicată a modelului. Este o situație în care modelul se potrivește prea precis datelor de antrenament, inclusiv zgomotul și fluctuațiile aleatorii, ceea ce duce la o capacitate slabă de generalizare pe date noi.

În termeni de bias și varianță:

• Bias (părtinire) — eroare cauzată de un model prea simplu care nu poate descrie bine datele.
• Variabilitate (varianță) — eroare cauzată de un model prea complex care se potrivește zgomotului.

Overfitting-ul este asociat cu o variabilitate ridicată, nu cu bias-ul.