Aşırı uyum ve yanlılık-varyans dengesi

Kısaca: Aşırı uyumlu bir model eğitim verilerini ezberler ve yeni verilerde başarısız olur. Fazla basit bir model çok az öğrenir (eksik uyum). Hedef aradaki dengedir.

Biraz daha ayrıntılı: Bir modelin hatası yanlılıktan (sistematik basitleştirme), varyanstan (belirli eğitim verilerine duyarlılık) ve gürültüden oluşur. Daha fazla karmaşıklık yanlılığı düşürür ama varyansı yükseltir. Önemli olan, görülmemiş veriler üzerindeki başarımdır.