在机器学习中,过拟合是指:A. 模型在训练数据上表现很好,在新数据上表现也很好B. 模型在训练数据上表现很差C. 模型在训练数据上表现很好,但在新数据上表现很差D. 模型在训练数据上表现很差,在新数据上表现很好

过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于它捕捉到了训练数据中的噪声和细节，而不是数据的普遍特征。因此，当模型应用于新数据时，其性能会显著下降，因为新数据中没有这些特定的噪声和细节。过拟合通常发生在模型过于复杂，或者训练数据量不足的情况下。