# Cos'è l'“overfitting”?

Ho sentito il termine "overfitting", puoi spiegarmi cosa significa?

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"Overfitting" significa che un modello è eccessivamente complesso e, di conseguenza, è inaffidabile per prevedere nuovi dati. L'overfitting tende a verificarsi quando ci sono troppi Driver rispetto al numero di punti dati disponibili. Ad esempio: potresti avere solo 50 righe di dati e 100 Driver (colonne) nel dataset.

Il modello predittivo può utilizzare tutti i Driver per elaborare una serie di regole complicate che funzionano bene sui dati utilizzati per addestrare il modello, quando in realtà la Metric prevista può essere influenzata solo da uno o due predittori.

Come regola generale, più semplice è meglio. Più Driver vengono introdotti in un modello, più errore esiste che può potenzialmente coprire la vera relazione sottostante che si desidera scoprire.

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