机器学习中过拟合指的是？
过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据（或新数据）上表现很差的现象。这是因为模型在训练数据上过度拟合了噪声或细节，而忽略了真实数据的实际规律性，导致模型泛化能力差。过拟合的解决办法包括增加训练数据、使用正则化技术、减少特征维数等方法。
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过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据（或新数据）上表现很差的现象。这是因为模型在训练数据上过度拟合了噪声或细节，而忽略了真实数据的实际规律性，导致模型泛化能力差。过拟合的解决办法包括增加训练数据、使用正则化技术、减少特征维数等方法。
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