Aşırı uyum ve eksik uyum: modeller ezberlediğinde

Kısaca: Aşırı uyumda bir model eğitim verilerini mükemmel bilir ama yeni verilerde başarısız olur; eksik uyum, eğitim verilerini bile iyi öğrenmemesi demektir.

Biraz daha ayrıntılı: Makine öğrenmesinin hedefi genellemedir: bir model hiç görmediği verilerde iyi olmalıdır. İki tipik sorun vardır: çok az (eksik uyum) ya da çok fazla öğrenir.