Пусть есть некоторый поток эмпирических данных. И есть некоторая модель, нацеленная на максимизацию некоторого критерия на этих данных. И в этой модели 100500 параметров (коэффициентов), но значения всех этих параметров получаются («порождаются») в результате вычисления некоторой линейной регрессии, построенной на (работающей с) этих эмпирических данных, то есть эти параметры суть коэффициенты регрессии, а не «ручки, которые мы крутим, настраивая модель».

Вопрос: можно ли в этом случае говорить, что эти 100500 параметров (коэффициентов) являются независимыми переменным и «степеням свободы» модели? И, соответственно, опасаться, что модель «переобучится» — из-за того, что в ней слишком много параметров?