過擬合是機器學習中的一個常見問題，指模型在訓練數據上表現優異但在未見過的測試數據上效果不佳。本文介紹了多種避免過擬合的方法，包括增加數據量、使用正則化、交叉驗證、簡化模型結構以及學習曲線分析等。透過這些策略，能夠提升模型的泛化能力和在未來預測中的可靠性，幫助讀者更好地理解和解決過擬合問題。

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