Почему уменьшение ошибки на обучающей выборке не всегда приводит к лучшей обобщающей способности модели

✅ Это может быть признаком переобучения. Когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, она начинает запоминать их, а не учиться выделять общие закономерности. В результате на тестовой выборке её точность падает.

🔍 Как избежать? Используйте регуляризацию (L1/L2), кросс-валидацию, добавляйте больше данных или применяйте техники увеличения данных (data augmentation).