过拟合（Overfitting）是机器学习中的一个重要概念，它发生在模型对训练数据学习得过于复杂，以至于开始学习数据中的噪声和细节，而忽视了其背后的真实模式。
假设你正在参加一个猜词游戏，你的朋友会给你一些线索，你需要根据这些线索猜出一个词。如果你的朋友给你的线索是“黄色的”、“吃起来甜的”和“一年四季都能买到”，你可能会猜这个词是“香蕉”。这就像一个机器学习模型从数据中学习规律。
但是，如果你的朋友给你的线索过于具体，比如“我昨天吃的是黄色的”，“我最喜欢吃的水果”，“我冰箱里现在就有的”，然后你猜出的答案是“你昨天吃的、你最喜欢的、你冰箱里有的黄色水果”。虽然你的答案没有错，但是当你的其他朋友用相同的线索（“黄色的”、“吃起来甜的”、“一年四季都能买到”）来猜词时，你可能就会猜错，因为这些线索对你来说过于具体，对其他人可能并不适用。
这就是过拟合。在机器学习中，如果一个模型过度学习训练数据中的特点（包括噪声和异常），那么它在新的、未见过的数据上可能就无法表现得很好，因为这些特定的特点可能并不适用于新的数据。过拟合的模型就像是一个只能猜出非常具体线索的词语的人，他可能在具体的环境中表现得很好，但在新的环境中就会猜错。
