过拟合

过拟合解释：主要发生在模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的数据（即测试数据）上表现较差的情况。这通常意味着模型过于复杂，能够记住训练数据的细节和噪声，而不是学习数据的通用模式，过拟合的原因包括模型复杂度过高、训练数据不足、特征选择不当等。为了防止或减少过拟合，可以采取多种方法，如增加训练数据的大小、使用正则化技术（如L1或L2正则化）、进行特征选择，或使用交叉验证和早期停止等策略