请解释什么是机器学习中的过拟合，以及如何通过交叉验证来避免它。
过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在使用新数据进行预测时表现不佳。这是由于模型过度拟合了训练数据的特定特征，而没有能够捕捉到普遍规律。为了避免过拟合，可以使用交叉验证来评估模型的性能。交叉验证将数据集分割成几个较小的子集，每次训练和测试模型时使用不同组合的子集。这种方法使得模型可以在不同的数据集上进行训练和测试，从而更好地评估其性能。通过交叉验证，我们可以确定模型是否过度拟合，是否需要对其进行改进。