【什么是过拟合】在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个常见的问题，指的是模型在训练数据上表现非常好，但在新数据（测试数据或实际应用数据）上表现较差的现象。这通常是因为模型过于复杂，过度学习了训练数据中的噪声和细节，导致泛化能力下降。
过拟合是指模型在训练数据上表现优异，但对未知数据的预测能力差。它通常发生在模型过于复杂、训练数据不足或存在噪声的情况下。解决过拟合的方法包括增加数据量、简化模型结构、使用正则化技术、交叉验证以及早停法等。
过拟合详解表
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差的现象。 |
| 原因 | - 模型过于复杂 - 训练数据太少 - 数据中存在噪声或异常值 - 训练次数过多 |
| 表现 | - 训练误差低 - 测试误差高 - 对新数据预测不稳定 |
| 影响 | - 泛化能力差 - 实际应用效果不佳 |
| 解决方法 | - 增加训练数据 - 简化模型结构 - 使用正则化（如L1/L2） - 交叉验证 - 早停法（Early Stopping） - Dropout（在神经网络中） |
| 常见场景 | - 深度学习模型 - 小样本数据集 - 高维特征空间 |
通过理解过拟合的本质及其解决方法，可以帮助我们在构建模型时更好地平衡模型的复杂性与泛化能力，从而提升模型的实际应用效果。