摘要： 过拟合（Overfitting）： 定义： 过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差的情况。模型过于复杂，可能捕捉了训练数据中的噪声或特定的样本特征，而这些特征并不代表整体的数据分布。 原因： 过拟合通常发生在模型复杂度较高、参数过多或者训练数据不足的情况下。模型可能过分记住了训练 阅读全文

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