# Overfitting

Eintrag: term-overfitting · Typ: Begriff · Ausgabe: 0.20.0 · Quellenstichtag: 2026-09-15

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Pfad im Datenpaket: `/glossary/97`. Geprüft: 2026-09-15.

> Dieser redaktionell ausgewählte Atlas entstand mit KI-Unterstützung. Er ist keine Vollerhebung, ordnet keine Zugehörigkeiten zu und wurde nicht unabhängig auf Richtigkeit geprüft.

> Koordinaten und Bereiche fassen öffentliche Positionen zusammen. Sie sind keine Wahrscheinlichkeiten, Ranglisten, statistischen Intervalle oder Maße für die Sicherheit eines Unternehmens.

> Behalte Quellenzuordnung, Genauigkeit der Veröffentlichungsdaten, Abrufhinweise, Gegenargumente und Einschränkungen bei. Das Lesen einer Quelle beweist nicht die Richtigkeit ihrer Aussagen.

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## Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.

Neueste datierte Quelle: nicht verfügbar. Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

Das Alter einer Veröffentlichung belegt weder die Gültigkeit einer Aussage noch ein erneutes Lesen der Quelle. Fehlende Daten und nur auf Monat oder Jahr genaue Angaben bleiben im JSON-Eintrag ausdrücklich erkennbar.

## /summary

Ein Modell passt sich so stark an Trainingsbeispiele an, dass es auf neuen Beispielen schlechter abschneidet.

Aussage: claim-term-overfitting-1a5192ba3d7825ca26b24a72. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-model-overfitting](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting)

## /definition

Das Training kann Einzelheiten erfassen, die nicht auf neue Daten übertragbar sind. Ein Warnsignal ist ein sinkender Trainingsfehler bei gleichzeitig steigendem Fehler auf getrennten Validierungsdaten.

Aussage: claim-term-overfitting-1e4c26398ee834b2e16dc7b8. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-model-overfitting](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting)

## /placement

Achte bei Qualitätsaussagen auf Ergebnisse mit getrennten, passenden Beispielen.

Aussage: claim-term-overfitting-25f52a21ad9f2e54a62ed1b2. Einordnung: redaktionell.

[glossary-model-overfitting](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting)

## /distinction

Ein gutes Trainingsergebnis allein belegt keine brauchbare Leistung anderswo. Unteranpassung ist etwas anderes: Das Modell hat bereits mit seinen Trainingsbeispielen Schwierigkeiten.

Aussage: claim-term-overfitting-09422ce4d5c74cb753a9bb98. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-model-overfitting](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting)

## Herkunft der Quellen

### glossary-model-overfitting

[Overfitting](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting)

Google for Developers · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: ohne Datum · Aktualisiert: 2025-12-03 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Leistung auf Trainingsdaten und neuen Daten, Vergleich mit Unteranpassung und Generalisierungskurven gelesen. Beispielkurven sind kein Beleg über ein bestimmtes Modell.

Keine Archivprüfung dokumentiert.