模型过分拟合是一种建模错误，其原因是模型过分地拟合数据的噪声和极端值，或者缺乏足够的代表性样本。使用过分拟合模型的后果是，由于它已经针对测试数据集进行了过度拟合，所以可能无法很好地解释代表一般人群的另一个数据集的行为。
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