Underfitting, Perfect fitting & Overfitting

Perfect fitting - Modell erbringt sowohl im Trainingsdatensatz als auch im Testdatensatz eine gute Leistung

Overfitting - Modell weist im Trainingsdatensatz eine hohe Qualität auf, im Testdatensatz erzielt es jedoch schlechte Ergebnisse

Underfitting - das Modell kann nicht gut aus dem Trainingsdatensatz lernen und erzielt auf dem Testdatensatz keine guten Ergebnisse