过度拟合
过拟合是统计学中的建模错误，当函数与有限的数据点集过于密切对齐时发生。因此，模型仅在参考其初始数据集时有用，而不适用于任何其他数据集。过度拟合模型通常采用制作过于复杂的模型来解释研究数据中的特殊性。
实际上，经常研究的数据中存在一定的误差或随机噪声。因此，试图使模型与略微不准确的数据过于吻合可能会导致模型出现严重错误并降低其预测能力。
定义：过度拟合（Overfitting）是统计学和机器学习中的一种建模错误。当模型过于复杂，以至于它不仅捕捉到了数据中的真实模式，还捕捉到了数据中的噪声和误差时，就会发生过度拟合。这样一来，模型在训练数据上的表现非常好，但在新数据上的表现却很差。
起源：过度拟合的概念最早出现在统计学中，随着机器学习和数据科学的发展，这一问题变得更加普遍。20 世纪 80 年代，随着计算能力的提升和数据量的增加，研究人员开始注意到模型复杂度与预测准确性之间的平衡问题。
类别与特点：过度拟合可以分为两类：1. 结构性过度拟合：模型结构过于复杂，包含了过多的参数。2. 数据过度拟合：模型对训练数据中的噪声和异常值过于敏感。过度拟合的特点包括：高训练准确率但低测试准确率、模型复杂度高、对新数据的泛化能力差。
具体案例：案例 1：在股票价格预测中，使用一个包含大量参数的复杂模型来拟合历史数据，结果模型在历史数据上的预测非常准确，但在新数据上的预测却非常差。案例 2：在图像识别中，使用一个过于复杂的神经网络模型来训练少量的图像数据，结果模型在训练数据上的识别率很高，但在新图像上的识别率却很低。
常见问题：1. 如何检测过度拟合？可以通过交叉验证和观察训练误差与测试误差的差异来检测。2. 如何避免过度拟合？可以通过正则化、简化模型结构、增加训练数据量等方法来避免。
