모델이 테스트 데이터셋보다 훈련 데이터셋에서 성능이 훨씬 높다면 과대적합(overfitting)에 대한 강력한 신호입니다. 3장에서 언급했듯이 과대적합은 모델 파라미터가 훈련 데이터셋에 있는 특정 샘플들에 대해 너무 가깝게 맞추어져 있다는 의미입니다. 새로운 데이터에는 잘 일반화하지 못하기 때문에 모델 분산이 크다고 말합니다. 과대적합의 이유는 주어진 훈련 데이터에 비해 모델이 너무 복잡하기 때문입니다. 일반화 오차를 감소시키기 위해 많이 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

훈련 데이터를 더 모으는 것이 불가능할 때가 많습니다. 6장에서 더 많은 훈련 데이터가 도움이 되는지 확인하는 좋은 방법을 배우겠습니다. 다음 절에서는 규제와 차원 축소를 사용하여 과대적합을 줄이는 방법을 살펴보겠습니다. 특성 선택을 통해 차원을 축소하면 데이터에 학습되는 파라미터 개수가 줄어들기 때문에 더 간단한 모델을 만듭니다.