Enya, abdi tiasa masihan conto umum naha overfitting mangrupakeun sipat teu pikaresepeun dina pembelajaran mesin. Misalna urang gaduh dataset anu diwangun ku nilai murid dina sababaraha tugas sareng ujian, babarengan sareng inpormasi anu relevan sapertos jam diajar, jam bobo, sareng sajabana. Tujuan urang nyaéta ngalatih modél pembelajaran mesin pikeun ngaramal nilai ujian akhir murid dumasar kana faktor ieu. Upami urang ngalatih modél urang teuing dina dataset anu dipasihkeun sareng overfit éta, modél tiasa ngalakukeun saé pisan dina data latihan, tapi éta henteu tiasa umumkeun saé pikeun data anyar, henteu katingali. Ieu hartosna modél bakal ngalakukeun goréng nalika hubungan prediksi dina data anyar, anu pamustunganana anu urang hoyong modélna. Overfitting lumangsung nalika modél rumit teuing sareng dimimitian pikeun modélkeun tata noise dina data tibatan pola dasar, anu tiasa ngabalukarkeun data dina data. Contona, urang tiasa ngalakukeun anu gor
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence