Le surapprentissage (overfitting) se produit quand un modèle mémorise le bruit et les particularités des données d'entraînement au lieu de généraliser. Il se repère à un score excellent à l'entraînement et nettement plus faible sur des données de validation. On le réduit par régularisation, plus de données ou un modèle plus simple.