### Human: 以下の文章に書かれているオーバーフィッティングの潜在的な意味について教えてください。### Assistant: オーバーフィッティングの潜在的な影響は以下の通りです：
- 検証セットの性能が低下するでござる。
- オーバーフィットした関数は、検証データセットの各項目について、より多くの情報を要求する可能性が高いでござる。
- オーバーフィットされた関数は、単純な関数よりも移植性が低い可能性が高いでござる。
- オーバーフィットした機械学習モデルのトレーニングセットから、個々のトレーニングインスタンスの詳細を再構築することができるかもしれないでござる。