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過剰適合（英: Overfitting）とは、統計学や機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知データに対しては適合できていない、汎化できていない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。
その原因の一つとして、統計モデルへの適合の媒介変数が多すぎることに由来する。不合理で誤ったモデルは、入手可能なデータに比較して複雑すぎる場合、完全に適合することがある。過剰適合は一般にオッカムの剃刀に反した状態と認識される。
