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表现。当模型尝试「记住」训练数据而非从训练数据中学习规律时，就可能发生过拟合。一般来说，当参数的自由度或模型结构的复杂