什么是过拟合（Overfitting）？

过拟合（Overfitting）是指机器学习模型在训练数据集上表现优异，但在未知数据或测试数据集上表现显著下降的现象，这源于模型过于复杂地捕捉了训练数据中的噪声和特定细节，而非真正的泛化模式，导致其在实际应用中预测能力减弱。

在AI产品开发中，过拟合是产品经理必须警惕的核心问题，它直接影响模型部署后的可靠性和用户价值。通过实践如交叉验证监控性能、应用正则化技术（如L1/L2正则）控制模型复杂度、采用早停（early stopping）策略或增加训练数据量，可以有效缓解过拟合风险，确保产品在真实场景中的稳定表现。