Definición
El modelo tiene muy buen resultado para el set de entrenamiento pero no es tan bueno para el set de testeo. El modelo generaliza mal, y es demasiado expresivo.
Esto se puede solucionar con más datos, disminuyendo la complejidad del modelo y/o regularizando.