模型过拟合什么意思?

模型过拟合指模型在训练数据上学得太好，记住了数据中的噪声和细节，导致在测试数据上表现差。简单说，模型只会“背题”，不会“解题”。比如一个图像识别模型，把训练图片的背景也当成特征，结果遇到新背景就认不出物体。过拟合的模型复杂度高，参数多，像学生死记硬背知识点，遇到新题就不会了。

如何避免过拟合

防止过拟合的方法很多，比如增加训练数据量，让模型见更多例子。也可以简化模型，减少参数，就像学生要理解知识点而不是死记。数据增强也是一种办法，比如旋转、裁剪图片，让数据更丰富。早停法可以及时停止训练，避免模型过度学习。这些方法能让模型更通用，像学生学会举一反三，而不是死记硬背。