過擬合是什麼

機器學習中的一個常見問題

過擬合是機器學習中的一個常見問題，它發生在模型在訓練數據上表現得非常好，但在新的、未見過的數據上表現不佳的情況。

過擬合通常是由模型過於複雜、能夠記憶訓練數據的細節和噪聲而不是學習數據的通用模式造成的。這意味著模型對於訓練數據中的噪聲和細節過於敏感，導致了過度擬合的現象。過擬合可以與欠擬合相對比，後者指的是模型無法很好地擬合訓練數據，無法捕捉到數據中的真實模式和關係。