什麼是過擬合

過擬合是機器學習和數據挖掘中的一箇常見問題，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。

過擬合通常是由模型過於複雜或訓練數據量不足引起的，導致模型過度地擬合了訓練數據的噪聲和特徵，從而降低了模型的泛化能力。爲了解決過擬合問題，可以採用如增加數據量、使用正則化技術（例如L1或L2正則化）、簡化模型結構或採用早期停止訓練等策略，這些方法旨在提高模型的泛化能力，使其更好地適應新的、未見過的數據。