Træningsfejl angiver, hvor langt en models forudsigelser afviger fra de korrekte værdier på netop de data, den er trænet på. I sig selv siger den ikke meget: det afgørende er sammenligningen med generaliseringsfejlen på nye data. En høj træningsfejl peger på underfitting; en meget lav træningsfejl kombineret med en høj fejl på testdata er som regel et tegn på overfitting.
Generaliseringsfejlen måler, hvor meget en AI-model rammer ved siden af på nye, tidligere usete data – i modsætning til dens fejl på træningsdataene. Et stort gab mellem de to peger på overfitting: Modellen har lært eksempler udenad i stedet for at lære generelle mønstre. Den estimeres med tilbageholdte testdata eller krydsvalidering. Det er det tal, der virkelig tæller, fordi en model i praksis næsten kun møder nye tilfælde.
Overfitting opstår, når en model lærer træningsdataene udenad, inklusive tilfældige særheder og støj, i stedet for at fange generelt gyldige mønstre. Den virker så meget nøjagtig på kendte data, men klarer sig dårligt på nye data. En stor forskel mellem trænings- og testfejl er et typisk tegn. Modforanstaltninger er flere eller mere varierede data, enklere modeller, regularisering, dropout og krydsvalidering.
Underfitting opstår, når en model er for enkel til at fange sammenhængene i dataene. Den laver så mange fejl både på træningsdataene og på nye data, f.eks. når en ret linje bruges til at gengive et tydeligt kurvet mønster. Afhjælpning er en kraftigere model, mere informative features, længere træning eller mindre regularisering; det modsatte problem er overfitting.
Krydsvalidering er en metode til at kontrollere, hvor godt en model generaliserer til nye, usete data. Ved k-fold-krydsvalidering deles data i k dele; modellen trænes k gange på k−1 dele og testes hver gang på den resterende del, hvorefter resultaterne gennemsnitsberegnes. Det hjælper med at opdage overfitting og sammenligne modeller eller indstillinger fair, især når der er få data.
