请解释机器学习的过拟合现象，并以json格式回答。
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```json
{
  "title": "机器学习的过拟合现象",
  "definition": "过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据（测试数据或实际应用中）上表现不佳的现象。",
  "causes": [
    "模型过于复杂",
    "训练数据不足",
    "训练数据噪声过大"
  ],
  "consequences": [
    "模型泛化能力差",
    "对新数据的预测准确率低"
  ],
  "solutions": [
    "增加训练数据",
    "简化模型复杂度",
    "使用正则化技术",
    "交叉验证"
  ]
}
```
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