ИСТИНА

При решении задач обучения по прецедентам, восстановления зависимостей по эмпирическим данным, классификации, распознавания образов, прогнозирования часто возникает проблема переобучения. Она состоит в том, что решающая функция (алгоритм), построенная по конечной обучающей выборке, может допускать ошибки на объектах контрольной выборки существенно чаще, чем на объектах обучающей выборки. Для контроля переобучения на этапе построения алгоритма необходимо иметь оценки вероятности переобучения. Такие оценки известны в статистической теории обучения, однако они либо сильно завышены, либо имеют слишком узкую область применимости.