Definición: Cuando un modelo de machine learning se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo capacidad de generalización a nuevos datos.
Categoría: Data Science
Subcategoría: Machine Learning
Términos relacionados: Underfit, Hiperparámetros