Pārmērīga pielāgošanās datiem rodas, kad modelis iegaumē apmācības datus, ieskaitot nejaušas īpatnības un troksni, nevis apgūst vispārīgi derīgas likumsakarības. Tad tas šķiet ļoti precīzs ar pazīstamiem datiem, bet slikti darbojas ar jauniem. Tipiska pazīme ir liela atšķirība starp apmācības un testa kļūdu. Pretlīdzekļi ir vairāk vai daudzveidīgāki dati, vienkāršāki modeļi, regularizācija, dropout un krusteniskā validācija.
Nepietiekama pielāgošanās rodas, ja modelis ir pārāk vienkāršs, lai aptvertu sakarības datos. Tad tas pieļauj daudz kļūdu gan apmācības datos, gan jaunos datos, piemēram, ja skaidri izliektas likumsakarības attēlošanai izmanto taisni. Pretlīdzekļi ir jaudīgāks modelis, informatīvākas pazīmes, ilgāka apmācība vai mazāka regularizācija; pretēja problēma ir pārmērīga pielāgošanās.
Regularizācija aptver paņēmienus, kas apmācības laikā neļauj modelim pārāk cieši pielāgoties apmācības datiem (pārmērīga pielāgošanās). Piemēri ir lielu svaru sodīšana (L1 vai L2 regularizācija), neironu nejauša izslēgšana (dropout) vai apmācības apturēšana īstajā brīdī (agrīna apturēšana). Mērķis ir vienkāršāks modelis, kas uzticamāk darbojas ar jauniem, neredzētiem datiem, pat ja apmācības datos tas iegūst nedaudz zemāku rezultātu.
Krusteniskā validācija ir metode, ar kuru pārbauda, cik labi modelis vispārina jauniem, neredzētiem datiem. K-kārtu krusteniskajā validācijā dati tiek sadalīti k daļās; modelis tiek apmācīts k reizes uz k−1 daļām un katru reizi pārbaudīts uz atlikušās daļas, pēc tam rezultāti tiek vidēji aprēķināti. Tas palīdz atklāt pārmācīšanos un godīgi salīdzināt modeļus vai iestatījumus, īpaši, ja datu ir maz.
Vispārināšanas kļūda mēra, cik tālu MI modelis kļūdās ar jauniem, iepriekš neredzētiem datiem — atšķirībā no tā kļūdas apmācības datos. Liela starpība starp abām norāda uz pārmācīšanos: modelis ir iegaumējis piemērus, nevis apguvis vispārīgas likumsakarības. To novērtē ar atliktiem testa datiem vai krustenisko validāciju. Tas ir rādītājs, kas patiešām skaitās, jo praksē modelis gandrīz vienmēr sastopas ar jauniem gadījumiem.
