为我解释数据科学中的“过拟合”是什么，并提供一个实例。
过拟合 (Overfitting) 是指在训练机器学习模型时，模型学习了训练数据中的噪声和随机波动，导致模型在验证数据上表现不佳。

例如，假设有一个预测销售额的模型。模型在训练数据上表现出色，但在使用验证数据时，模型发现性能下降。这是因为训练数据中的噪声和随机波动对模型造成了干扰，从而使其无法在验证数据上实现很好的泛化能力。这种情况下，我们称训练数据过拟合了模型。