什麼是過度擬合

過度擬合，也稱爲過擬合(Overfitting)，是一種在機器學習和統計學中常見的問題，它發生在模型在訓練數據上表現得過於優秀，但在未見數據上表現較差的情況。

這通常意味着模型變得過於複雜，試圖精確地擬合訓練數據中的隨機噪聲，而不是學習數據的真實模式。過度擬合的模型可能對於訓練數據中的噪聲和細節過於敏感，導致其在新數據或測試集上的表現不佳。爲了避免這種情況，通常會採用一些策略，如增加數據量、使用正則化、早期停止訓練等。