O overfitting, é um fenômeno em aprendizado supervisionado onde um modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, capturando não apenas os padrões gerais, mas também o "ruído" ou particularidades específicas desses dados. Como resultado, embora o modelo apresente excelente desempenho nos dados de treinamento, sua capacidade de generalização para novos dados é comprometida, levando a previsões imprecisas em cenários não vistos anteriormente. O que caracteriza o overfitting em um modelo de aprendizado supervisionado?