ChatGPT 过拟合（Overfitting）是指机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差的现象。通俗地说，就是模型过于复杂，过于关注训练数据的细节和噪声，导致其无法很好地泛化到新数据上。

当模型过拟合时，通常会出现训练集误差很小但测试集误差很大的情况。这意味着模型在训练数据上表现得很好，但对新数据的预测效果很差。

过拟合的原因可能是模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的细节和噪声，而无法很好地捕捉数据的本质特征和规律；也可能是训练数据过少，导致模型无法学习数据的真实分布。

为了解决过拟合问题，可以采取以下几个策略：增加训练数据量、减少模型复杂度、使用正则化技术、增加数据噪声、使用早停等。