過剰適合
過剰適合（かじょうてきごう、）や過適合（かてきごう）や過学習（かがくしゅう、）とは、統計学や機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知データ（テストデータ）に対しては適合できていない、汎化できていない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。
その原因の一つとして、統計モデルへの適合の媒介変数が多すぎる等、訓練データの個数に比べて、モデルが複雑で自由度が高すぎることがある。不合理で誤ったモデルは、入手可能なデータに比較して複雑すぎる場合、完全に適合することがある。
対義語は過少適合（かしょうてきごう、）や過小学習（かしょうがくしゅう、）。