机器学习中，过拟合（Overfitting）是指训练出来的模型在训练数据上表现良好，但在新数据（测试数据）上的表现却很糟糕。在机器学习中，训练集是用来拟合模型的，测试集是用来测试模型的。当模型过于复杂或训练数据不足时，容易出现过拟合现象。过拟合的结果是，机器学习算法对于训练数据中的噪声或不规则特点进行了学习，导致模型无法泛化到新的数据集，因为它过多地固定在训练集上，而无法推广到其他的数据集上。在机器学习中，解决这个问题的方法包括：增加训练数据，简化模型，使用正则化技术等。例如，可以使用 L1 或 L2 正则化技术，对模型权重进行约束，防止模型过度拟合。此外，还可以采取交叉验证等技术来评估模型的性能和泛化能力。