When introduced to never before seen datapoints, an overfitted model will perform very poorly, despite reporting high accuracy during its training. If this trend can be observed, it's safe to assume overfitting has taken place.
It's highly dependent on the structure, but it's generally seen as prudent to have a linear relationship between the number of datapoints and degrees of freedom.
เมื่อนำไปใช้กับจุดข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน โมเดลที่ติดตั้งมากเกินไปจะทำงานได้แย่มาก แม้ว่าจะรายงานความแม่นยำสูงระหว่างการฝึกก็ตาม หากสามารถสังเกตแนวโน้มนี้ได้ ก็ถือว่าปลอดภัยที่จะถือว่ามีการติดตั้งมากเกินไป ขึ้นอยู่กับโครงสร้างเป็นอย่างมาก แต่โดยทั่วไปแล้วการมีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างจำนวนจุดข้อมูลและระดับความเป็นอิสระมักถูกมองว่าเป็นเรื่องที่รอบคอบ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence