过度拟合（overfilting）

过拟合概念：是指分类器能够百分之百的正确分类样本数据（训练集中的样本数据），对训练集以外的数据却不能够正确分类。

原因：1：模型（算法）太过复杂，比如神经网络，算法太过精细复杂，规则太过严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别，即在训练样本中拟合的很好，在训练样本外拟合的很差，过拟合最早就是从神经网络中发现出来的。策略树深度过深、回归参数过多，都会造成过拟合。

2：训练集中存在噪音，为了拟合异常点，偏离了正常分布。

3：训练集太小或不具有代表性

训练集与测试集互不相交，前者用来构造分类器，后者用来验证分类器的准确性。如果用整个数据集去构造分类器，并用该数据集去验证分类器性能，则不能保证分类器未产生过拟合。