以下哪种情况属于过拟合? A. 模型在训练集上表现很好,在测试集上表现很差B. 模型在训练集和测试集上表现都很好C. 模型在训练集上表现很差,在测试集上表现很好D. 模型在训练集和测试集上表现都很差

步骤 1：定义过拟合
过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。这是因为模型过于复杂，学习到了训练集中的噪声和细节，而这些细节在测试集上并不存在，导致模型泛化能力差。
步骤 2：分析选项
A. 模型在训练集上表现很好,在测试集上表现很差。这符合过拟合的定义。
B. 模型在训练集和测试集上表现都很好。这表示模型泛化能力强，不是过拟合。
C. 模型在训练集上表现很差,在测试集上表现很好。这表示模型在训练集上没有学习到足够的信息，不是过拟合。
D. 模型在训练集和测试集上表现都很差。这表示模型在训练集和测试集上都没有学习到足够的信息，不是过拟合。