简而言之，过拟合与欠拟合相反，当模型训练过度或包含太多复杂性时就会发生过拟合，导致测试数据的错误率很高。模型过拟合比欠拟合更常见，并且欠拟合通常是为了通过称为“提前停止”的过程来避免过拟合。

如果训练不足或缺乏复杂性导致欠拟合，那么合乎逻辑的预防策略是增加训练持续时间或添加更多相关输入。但是，如果对模型训练过多或向模型添加过多特征，则可能会出现模型过拟合，从而导致低偏差但高方差（即偏差-方差权衡）。在这种情况下，统计模型与其训练数据过于紧密匹配，导致它无法很好地推广到新的数据点。值得注意的是，某些类型的模型比其他模型更容易出现过拟合现象，例如决策树或 KNN。

识别过拟合可能比欠拟合更困难，因为与欠拟合不同，训练数据在过拟合模型中的执行精度很高。为了评估算法的准确性，通常使用一种称为 k 折交叉验证的技术。

在 K 折交叉验证中，数据被拆分为 k 个大小相等的子集，这些子集也称为“折叠”。其中一个“k 折”将充当测试集，也称为留出集或验证集，其余“折叠”则用于训练模型。不断重复这个过程，直到每个“折叠”都用作留出“折叠”。每次评估后，都会保留一个分数，在完成所有迭代后，会求这些分数的平均值，用于评估整个模型的性能。

拟合模型时，理想的情况是在过拟合和欠拟合之间找到平衡。确定两者之间的“最佳平衡点”使机器学习模型能够准确地进行预测。