1. Apprendre de façon excessive.On commence avec les modèles les plus petits et les plus simples (qui sous-apprennent probablement les données), et on itère en prenant en prenant en considération des modèles de plus en plus complexes à chaque étape, jusqu'à ce que le modèle commence à surapprendre.