请告诉我，机器学习模型中的过拟合是指什么？此外，请使用至少3个句子描述这个问题带来的后果，至少包含5个专业词汇。
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机器学习模型中的过拟合是指模型对训练数据的学习过于深入，导致在新数据上的泛化能力变差的现象。过拟合会使得模型的预测误差显著增加，因为它无法有效处理未见过的数据样本，这直接降低了模型的实际应用价值。此外，过拟合还可能导致模型复杂度过高，增加计算成本和时间开销，同时使得调试和优化变得更加困难。
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