Generally, a learning algorithm is said to overfit relative to a simpler one if it is more accurate in fitting known data (hindsight) but less accurate in predicting new data (foresight).
Як правило, кажуть, що алгоритм навчання перенавчається відносно простішого, якщо він є точнішим у пристосовуванні до відомих даних (розумність заднім числом), але менш точним у передбачуванні нових даних (далекоглядність).