Переобучение (overfitting) — ситуация, когда модель слишком хорошо запоминает обучающие данные и теряет способность обобщать на новые случаи. Такая модель показывает отличные результаты на тренировочном наборе, но проседает на тестовом. Переобучение — не временная проблема, а признак дисбаланса между сложностью модели и объёмом данных.
Пример
Модель, которая идеально угадывает ответы на тренировочных вопросах, но проваливается на новых тестах, страдает от overfitting.