Overfitting (pretrénovanie) nastáva, keď model sa príliš prispôsobí tréningovým dátam, čo vedie k nízkemu výkonu na nových, neznámych dátach. Aby sa predišlo overfittingu, je možné použiť techniky ako:
- Regularizácia (napr. L1, L2)
- Cross-validation
- Dropout (pre neurónové siete)
- Zber viac dát na tréning
