[[Dosya:Overfitting.svg|küçük|300px|Yeşil çizgi aşırı uyan bir modeli, siyah çizgi iyi uyan bir modeli göstermektedir. Yeşil çizgi eğitim kümesine daha çok uymasına rağmen yeni karşılaşılan verilere uyum sağlamakta zorlanacaktır.]]
[[İstatistik]]te, '''Aşırıaşırı uyma''', üretilen bir analizin belirli bir veri kümesine aşırı oranda uyum göstermesi, dolayısıyla bu veri kümesinde yer almayan yeni verilere uyum sağlayamaması problemidir.<ref name="alpaydin">{{kitap kaynağı |soyadı1=Alpaydın |ad1=Ethem |başlık=Introduction to Machine Learning |tarih=2009 |yayıncı=MIT press |basım=2 |sayfa=39}}</ref> Aşırı uyan bir modelde verinin gerektirdiğinden daha fazla parametre vardır.<ref name="CDS">Everitt B.S., Skrondal A. (2010), ''Cambridge Dictionary of Statistics'', [[Cambridge University Press]].</ref> Bunun temel sebebi, verinin elde edilişinde ortaya çıkan sapmaları (gürültü) da kapsayacak bir analiz yapılmış olmasıdır.<ref name="BA2002">{{Kitap kaynağı|yıl=2002 |yayıncı=Springer-Verlag |basım=2nd |soyadı=Burnham |başlık=Model Selection and Multimodel Inference |soyadı2=Anderson |ad2=D. R. |ad=K. P. }}</ref>
