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過度擬合

Overfitting

過度擬合是模型過度學習訓練資料中的細節或雜訊，導致訓練表現良好、面對新資料卻變差的現象，需以獨立資料檢查。

企業如何使用這個概念？

若模型熟悉舊案件卻無法處理新案件，應檢查資料切分與過度擬合。

容易混淆之處

過度擬合是學得過於貼近訓練樣本，欠擬合則是未充分學到有效模式。

定義依據

來源查核日期：2026-09-09

繁體中文為編輯工作譯名；本次未取得統一官方繁中譯名的證據，英文名稱保留概念辨識，不冒充標準條文譯本

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