在机器学习中,过拟合的常见原因是:A. 数据量不足B. 数据太多C. 模型太复杂D. 模型太简单

过拟合是指模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于它不能很好地泛化到未见过的数据。这种情况通常发生在模型过于复杂，以至于它开始学习训练数据中的噪声和细节，而不是数据的基本模式。因此，过拟合的常见原因是模型太复杂。