过拟合（Overfitting）是机器学习中一个常见的问题，它会导致模型在新数据上的表现不佳。通过理解过拟合的原因、影响以及采取适当的预防措施，数据科学家可以创建出既能捕捉数据中的主导趋势，又能泛化到新数据的模型。这需要在模型复杂度和泛化能力之间找到合适的平衡点，以及利用领域知识来指导模型的训练和评估。通过一些方法，可以提高模型的预测准确性，确保其在实际应用中的有效性和可靠性。