如果模型在训练数据上表现很好,但是对新实例的泛化能力很差,那么该模型很可能过度拟合训练数据或者正训练数据上运气太好)。A. 正确B. 错误

考查要点：本题主要考查对过拟合概念的理解，以及区分模型在训练数据与新数据上的表现差异。

解题核心思路：

• 过拟合的本质是模型对训练数据的拟合度过高，导致无法有效泛化到新数据。
• 题目中提到的“训练数据上表现好但泛化能力差”是过拟合的典型表现，而“训练数据上运气太好”可能指模型偶然适应了训练集的特定分布，本质上仍属于泛化能力不足的问题。
• 关键结论：两种情况均可能导致模型泛化能力差，因此题目描述正确。

题目解析：

1. 过拟合的定义：模型在训练数据上表现优秀（如准确率高），但在未见过的新数据（测试集）上表现显著下降。
2. “运气太好”的本质：若模型在训练集上“偶然”表现好（如训练集数据分布简单或模型参数巧合地匹配），但未真正学习到数据的通用规律，仍会导致泛化失败。
3. 结论：无论模型是因“过拟合”还是“训练集上的偶然性”，只要出现“训练好、泛化差”，均符合题目描述，因此答案正确。