Plain-language definition
一句话定义
模型把训练数据「背得太熟」，反而遇到新数据时表现差——相当于学生只会做做过的题，不会举一反三。
Original definition
英文原文定义
Overfitting occurs when a model learns the training data — including its noise — too well, failing to generalize to unseen data.
Two levels
分难度讲解
入门版
学生把课本习题答案全背下来了，考试一遇到新题就抓瞎——这就是过拟合。模型在训练集上准确率超高，测试集却掉得厉害。
进阶版
过拟合表现为训练误差低、验证/测试误差高，即模型方差过大。常见对策：增加数据、正则化（L1/L2、Dropout）、早停、数据增强、降低模型复杂度、交叉验证。
Real-world example
真实例子
一个识别猫狗的模型，把训练集里所有背景都「记住了」，导致看到新背景的猫就认不出来。
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