就总是可以完美地适应资料的。过适一般可以视为违反奥卡姆剃刀原则。与过拟合相对应的概念是欠拟合（，或称：拟合不足）；它是指相较于数据而言，模型参数过少或者模型结构过于简单，以至于无法捕捉到数据中的规律的现象。发生欠拟合时，模型的偏差大而方差小。在机器学习或人工神经网路中，过拟合与欠拟合有时也被称为「过训练（）」和「欠训练（）」。之所以存在过拟合的可能，是因为选择模型的标准和评价模型的标准是不一致的。举例来说，选择模型时往往是选取在上表现最好的模型；但评价模型时则是观察模型在训练过程中不可见数据上的