在机器学习中，什么是过拟合？如何避免它发生？
过拟合就是在机器学习中模型过于复杂，过度适应了训练数据，导致在测试数据上表现不佳的现象。要避免过拟合，可以采取以下措施： 1. 增加训练数据量，使模型能够更好地泛化。 2. 简化模型，减少模型的复杂度，防止模型过度拟合。 3. 使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，控制模型的复杂度。 4. 采用交叉验证方法，将数据集划分为训练集和验证集，在训练过程中及时监控模型的表现，避免过拟合。 5. 如果使用神经网络，可以使用dropout技术，随机地关闭一些神经元，减少模型的复杂度