La complexité d'un modèle est sa capacité à épouser des formes variées dans les données. Elle se règle par des hyperparamètres : profondeur d'un arbre, k de k-NN, degré d'un polynôme, régularisation. Trop faible, le modèle sous-apprend ; trop élevée, il surapprend. On cherche le niveau qui généralise le mieux.