什么是'机器学习中的过拟合'A. 模型过于简单,无法捕捉数据的复杂性B. 模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现差C. 模型在所有数据上表现良好D. 模型不需要训练

过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于它不仅学习到了数据中的有用信息，还学习到了数据中的噪声和细节。这导致模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现较差，因为模型无法泛化到新的数据。因此，过拟合是模型过于复杂，对训练数据过度学习的结果。