【 かがくしゅう (over-fitting) 】
判別問題や予測問題において， サンプル数に比べてサンプルの説明変数の個数が多い場合や， 予測モデルに複雑過ぎる関数を想定した場合， サンプルに対してはよくあてはまるモデルは構築されるが， 未知のサンプルに対する予測の精度が極めて悪化することがある． このような状況を過学習と呼ぶ．