Model overfitting is a statistical error in supervised ML, whereby the trained model fits the noise in the training data rather than its actual pattern
Overfitting เป็นปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อสถานการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองทางสถิติหรือ Machine learning ทำงานได้ดี มีความแม่นยำสูง ทำนายแม่นกับ training data แต่ทำงานได้แย่ ไม่ A model is considered overfitting when it does extremely well on training data but fails to perform on the same level on the validation data (
ใบ ตรวจ รับ พัสดุ Conclusion Overfitting happens when a model fits training data too closely, resulting in great training performance but poor generalization How to fix overfitting Fixing overfitting means preventing the model from learning associations that are specific to the training set There
