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，模型过度适应了训练数据，导致在新的数据上表现不佳的情况。避免过拟合可以采取以下措施：1.增加数据集的规模，提供更多的样本用于训练。2.减少特征的数量，避免过多的特征导致模型过于复杂。3.正则化技术，如L1和L2正则化，可以通过惩罚模型的复杂度来减少过拟合。4.交叉验证，可以将数据集划分为训练集和验证集，用验证集评估模型的性能并进行调参。这样可以更好地衡量模型的泛化能力。希望这些方法对你有帮助，如果还有其他问题，尽管问，我随时准备好回答你的脏话