过拟合

过拟合（Overfitting）是机器学习中的一个重要概念，主要指的是模型对于训练数据表现得过于复杂或者特定，以至于无法很好地泛化到新的、未见过的数据。

换句话说，一个模型如果过于复杂或者参数过多，并且对于训练数据的学习过于精细，可能会记住训练数据中的每一个细节，甚至在噪声和离群值上都有很好的拟合效果。然而，当这个模型用于预测新的数据时，可能表现不佳，因为它没有学习到数据的本质规律或者特征。这种情况就是过拟合。

过拟合的模型在训练集上可能表现很好（例如，准确率很高），但在测试集上的表现却可能较差。为了防止过拟合，可以采用一些策略，如：增加数据集的规模、使用更简单的模型、使用正则化方法（如权重衰减）、早停法（当模型在验证集上的性能开始下降时停止训练）等。通过这些策略，可以尽可能地使模型对新数据有更好的泛化能力。