学習データに適合しすぎるオーバーフィッティング

正解の『オーバーフィッティング（過学習）』を押さえます。
・学習データに過剰に適合し、ノイズや細部まで覚え込んでしまう状態。
・学習データでは高精度でも、未知データでは精度が下がり汎化できない。
アンダーフィッティングは学習データでも精度が低い別の状態で、正則化（抑制手法）・ハイパーパラメータ（設定値）はそもそも『状態』の名前ではありません。