オーバーフィッティング
未学習ともいう。

学習済みモデルが、データのパターンを捉えきれていない場合に生じる。
このとき、学習済みモデルは十分な複雑性を持たず、非常にシンプルな状態になっている。

アンダーフィット状態のモデルは、新しいデータまたはトレーニング済みでないデータで、問題のある結果や誤った結果を出す。