什么是过拟合问题？如何避免过拟合

过拟合问题是指在训练模型时，模型过度适应训练数据集，导致在测试数据集上表现不佳的现象。为避免过拟合，可以通过以下方法：1. 增加训练数据集；2. 减少特征数量或降低特征维度；3. 使用正则化方法如L1、L2等；4. 使用Dropout等技术；5. 选择合适的模型复杂度。