过拟合现象会导致机器学习模型在训练数据上表现优异，但在新的、未见过的数据上泛化能力差，影响模型的预测准确性。
过拟合的影响
- 泛化能力下降：模型在训练集上表现良好，但在验证集和测试集上表现不佳，导致模型的泛化误差增大。1567
- 预测准确性降低：过拟合的模型无法准确预测新数据，限制了模型在实际应用中的有效性。56
- 模型复杂度增加：为适应训练数据中的噪声和细节，模型可能变得过于复杂，增加了模型的参数数量和计算成本。3
解决方案
- 正则化技术：通过L1或L2范数减少模型复杂度，控制过拟合。1
- 数据增强：增加训练数据量，提高模型泛化能力。3
- 简化模型结构：选择更简单的模型结构，降低模型复杂度。3
- 交叉验证：使用交叉验证评估模型性能，避免过拟合。2
- 特征选择：删除不相关特征，减少模型对训练数据的过度拟合。2
