Разбиране на свръхкомплектните функции в машинното обучение

Свръхзавършеност се отнася до ситуация, при която модел или набор от функции е твърде сложен и улавя повече вариации в данните, отколкото е необходимо. С други думи, моделът или функциите са в състояние да паснат на шума в данните, а не на основните модели. Това може да доведе до лоша производителност на генерализиране на нови данни, тъй като моделът става прекалено специализиран към данните за обучение.

В контекста на избора на функции, прекомерното завършване се отнася до ситуация, в която има повече функции, отколкото са необходими за улавяне на важните вариации в данните . Например, ако един модел има 100 характеристики, но само 20 от тях са наистина подходящи за проблема, тогава останалите 80 характеристики се считат за свръхпълни.