Малое улучшение на валидационном наборе данных не обязательно свидетельствует о переобучении. Добавление новых данных может улучшить обобщающую способность модели

Перетренированность - это состояние, когда модель машинного обучения слишком сильно "запомнила" обучающие данные и потеряла способность обобщать знания на новые, ранее не виданные данные. Это может привести к тому, что модель будет очень хорошо работать на обучающем наборе данных, но будет плохо справляться с реальными данными, которые не были использованы в процессе обучения.

Важно отметить, что отсутствие одного конкретного признака не может однозначно свидетельствовать о том, что модель переобучена. Перетренированность - это более сложный феномен, и его обнаружение требует более тщательного анализа.

Примером признака, который не является определяющим для переобученности, может быть небольшое или умеренное улучшение показателей на валидационном наборе данных после добавления дополнительных данных в обучающий набор.

Допустим, у вас есть модель машинного обучения, которая обучается на наборе данных для классификации изображений автомобилей. После обучения модель показывает высокую точность на обучающем наборе, но при проверке на валидационном наборе её точность немного ухудшается. Затем вы решаете добавить в обучающий набор еще несколько тысяч изображений автомобилей, и после этого точность на валидационном наборе улучшается незначительно.

В этом случае, улучшение на валидационном наборе после добавления данных может быть примером того, что модель не переобучена. Это может указывать на то, что модель действительно обобщает знания на новые данные, а не просто запоминает обучающий набор. Однако не следует считать это единственным критерием для оценки переобученности модели. Такие признаки должны рассматриваться в контексте других факторов, таких как качество предсказаний на тестовом наборе данных, уровень сложности модели и т.д.