以下哪种情况属于“过拟合”？ A. 模型在训练集和测试集上误差均较高B. 模型在训练集上误差为0，但测试集误差很高C. 模型对所有样本的预测结果相同D. 模型无法收敛

步骤 1：定义过拟合
过拟合是指模型在训练集上表现得非常好，但在未见过的测试集上表现较差。这通常是因为模型过于复杂，以至于它不仅学习了数据中的有用信息，还学习了噪声和细节，导致泛化能力下降。
步骤 2：分析选项
A. 模型在训练集和测试集上误差均较高：这通常表示模型欠拟合，即模型太简单，无法捕捉数据中的有用信息。
B. 模型在训练集上误差为0，但测试集误差很高：这符合过拟合的定义，模型在训练集上表现得非常好，但在测试集上表现较差。
C. 模型对所有样本的预测结果相同：这通常表示模型没有学习到任何有用的信息，属于欠拟合。
D. 模型无法收敛：这表示模型在训练过程中没有找到一个合适的解，可能是因为学习率设置不当或其他原因。