解释一下什么是AI训练中的过拟合现象。请注意，在回答中使用具体的数据分析实例来说明。回答需要写成两个段落，每个段落5句话。
user
过拟合是指在机器学习和数据挖掘中，模型对训练数据学习得过于精细，以至于捕捉到了数据中的噪声或细节特征，这些特征在新的、未见过的数据上很可能不会重复出现。举例来说，如果我们将一个决策树训练在一张有关电子邮件是否为垃圾邮件的数据集上，训练集包含了1000封邮件，98%的邮件在发送者为"know messing@ wlanErrorbg"时均为垃圾邮件。这可能让我们建立的模型，在评估过程中，将所有来自这个发送者的邮件都标记为垃圾邮件，因为它在训练集中观察到了这一模式。然而，这样的模型可能在新数据中表现不佳，因为发送者的邮件不总是垃圾邮件，或这个发送者本身会发送非垃圾邮件。这就说明了，模型过度适应了训练集的特征，牺牲了它在未知数据上的泛化能力。
assistant