过拟合是机器学习（ML）中一个普遍存在的问题。它描述的是一种模型过于复杂，从而导致泛化能力欠佳的情况。当模型在有限的数据集上进行训练时，就容易出现过拟合现象。此时，模型没有学习适用于新的、未见过的数据的通用模式，而是记住了训练数据集特有的模式。结果就是，该模型在训练数据上能够做出非常准确的预测，但在验证集或测试集上却表现不佳，因为它无法有效地将所学知识进行泛化应用。
为了解决或减轻过拟合问题，可以采用多种策略，比如正则化、交叉验证和提前停止训练。正则化通过添加惩罚项来简化模型的目标函数，促使模型避免采用过于复杂的解决方案，转而关注更通用的模式。交叉验证则是将数据划分为多个子集（折），然后在每个子集上对模型进行训练和评估，从而更全面地评估模型在不同数据分区上的性能。提前停止训练是一种持续监控模型训练过程中性能的技术。一旦验证集上的性能开始下降，就停止训练过程，以防止模型进一步过拟合。
总之，过拟合是机器学习中常见且不容忽视的问题，它会严重影响模型的性能和准确性。因此，在训练过程中密切监控模型的性能，并运用正则化、交叉验证和提前停止训练等方法来预防或缓解过拟合，这一点至关重要。