过度拟合是机器学习中的一个常见问题，模型过于复杂且与训练数据过于吻合，导致其在新数据上的表现不佳。当模型不仅学习数据中的信号（模式）而且学习训练数据中的噪声（随机波动）时，就会发生这种情况。过度拟合可能由于多种因素而发生，例如使用过多的特征、用于训练的样本太少或训练模型的时间过长。通过使用正则化、提前停止或增加训练数据量等技术来防止过度拟合非常重要。
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过度拟合是机器学习中的一个常见问题，模型过于复杂且与训练数据过于吻合，导致其在新数据上的表现不佳。当模型不仅学习数据中的信号（模式）而且学习训练数据中的噪声（随机波动）时，就会发生这种情况。过度拟合可能由于多种因素而发生，例如使用过多的特征、用于训练的样本太少或训练模型的时间过长。通过使用正则化、提前停止或增加训练数据量等技术来防止过度拟合非常重要。
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