在机器学习中，什么是过拟合？如何避免它发生？
过拟合就是模型在训练集上表现得非常好，但在测试集或新数据上表现较差的情况。它发生的原因是模型过于复杂，过度适应了训练数据的噪声和细节，导致失去了泛化能力。

要避免过拟合，首先可以使用更多的训练数据，这样可以减少模型对噪声的敏感度。其次，可以简化模型，如减少特征数量、减小模型的复杂度，或者使用正则化技术，如L1和L2正则化。另外，交叉验证也是一种常用的方法，可以将数据集划分为训练集和验证集，通过验证集的性能来调整模型的参数，以防止过拟合的发生