过学习（Overfitting），也称为过度拟合，是一种机器学习中的常见问题。表现为模型在训练数据上的表现极佳，但在新数据上的泛化性能较差。
原因分析
过学习问题通常由两个主要因素引起：一是使用的分类器具有较强的学习能力和复杂的结构；二是用于训练分类器的数据集规模较小且类别分布不均衡。这些情况可能导致模型过分适应于特定的训练数据，以至于无法有效地处理新的未知数据。
解决方法
为了应对过学习问题，可以考虑使用统计学习理论的方法，通过在结构风险和经验风险之间寻求平衡来优化模型的设计。此外，增加训练数据的数量和多样性，以及调整模型的复杂度也是有效的解决方案。
参考资料
过拟合 (Overfitting).CSDN博客.2024-11-21
过学习.百度教育.2024-11-21