过拟合是机器学习和深度学习中常见的问题，主要特征包括：
训练数据表现：
模型在训练数据上表现得非常好，准确度高。
新数据表现：
模型在未见过的测试数据或新数据上表现不佳。
原因：
通常是因为模型过于复杂，学到了训练数据中的噪声和离群值，而非数据的通用模式。
后果：
模型无法很好地泛化到新数据，导致预测或分类效果不佳。
为了避免过拟合，可以采用正则化、增加数据量、简化模型复杂度等方法。理解过拟合有助于我们在设计模型时找到训练数据特征学习的平衡点，确保模型对新数据的推广能力强
过拟合是机器学习和深度学习中常见的问题，主要特征包括：
模型在训练数据上表现得非常好，准确度高。
模型在未见过的测试数据或新数据上表现不佳。
通常是因为模型过于复杂，学到了训练数据中的噪声和离群值，而非数据的通用模式。
模型无法很好地泛化到新数据，导致预测或分类效果不佳。
为了避免过拟合，可以采用正则化、增加数据量、简化模型复杂度等方法。理解过拟合有助于我们在设计模型时找到训练数据特征学习的平衡点，确保模型对新数据的推广能力强