请解释一下机器学习中的“过拟合”和“欠拟合”现象，并说明如何避免这些现象。解释的内容不超过300字。
user
过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两种模型性能问题。过拟合指的是模型学习得过于细致，以至于几乎完美地重现了训练集的特征，但当遇到新数据时，模型的预测能力会显著下降，这种现象往往出现在模型过于复杂的情况下，即模型参数过多导致模型学习到了一些实际上并不普遍适用的特征或噪音特征。欠拟合则是模型未能充分捕捉到训练数据中的有用信息，导致对训练集和测试集数据的预测能力都不高，通常是因为模型过于简单而不能解释大部分数据属性。为了防止过拟合，可以使用正则化技术、增加训练数据量、采用早停策略或简化模型。为了避免欠拟合，需要确保模型具有足够的复杂度来学习数据特性，可能包括增加模型层级、引入更多特征或改进特征工程。总之，平衡模型复杂度与数据变化之间关系是避免这些问题的关键。
assistant