如何理解机器学习中的过拟合现象？请用5句话回答，其中必须包含“训练数据”和“泛化性能”这两个术语。
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过拟合现象发生在机器学习模型在训练数据上表现得过于完美，以至于它学习到了训练数据中的噪声和细节，而这些并不适用于新数据。这种情况下，模型的泛化性能会显著下降。具体来说，虽然模型在训练集上能够达到非常高的准确率，但当面对未见过的测试数据时，其预测能力则大打折扣。为了解决过拟合问题，可以采取诸如增加数据量、使用正则化技术、降低模型复杂度等措施来提高泛化性能。
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