在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个常见问题。简单来说，当模型过于复杂时，它会过度适应训练数据，导致对新数据的表现不佳。🔍

究其根本原因，主要有以下几点：

一是数据量不足。如果训练数据不足以覆盖所有可能的情况，模型可能会记住噪声而非规律，从而导致过拟合。📊

二是模型复杂度过高。例如，使用了过多的参数或复杂的特征组合，模型会变得“太聪明”，以至于只适合训练集却无法泛化到测试集。🧐

三是缺乏正则化。没有对模型进行约束，比如L1/L2正则化或dropout技术，会让模型倾向于找到最复杂的解，而不是最优解。🔒

四是不平衡的数据分布。如果某些类别样本数量极少，模型可能会过分关注这些少数样本，从而忽略整体趋势。📊

因此，在构建模型时，我们需要合理选择模型复杂度、增加数据量、采用正则化方法，并确保数据均衡。💪✨

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