或者结构过于复杂的统计模型。发生过拟合时，模型的偏差小而方差大。过拟合的本质是训练算法从中不自觉获取了信息并表达在了模型结构的参数当中。相较用于训练的资料总量来说，一个模型只要结构足够复杂或参数足够多，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