过拟合（Overfitting）是指机器学习模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。过拟合通常是由于模型过度学习了训练数据中的噪声和细节，导致模型对训练数据过于敏感，而缺乏泛化到新数据的能力。

过拟合的特征包括：

1. 在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。

2. 模型参数数量较多，模型复杂度较高。

3. 模型对训练数据中的噪声和特定样本特征过度拟合。

过拟合可能导致实际应用中的问题，因为模型无法对新的、未见过的数据做出准确的预测。为了避免过拟合，可以采取以下方法：

1. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于训练模型、调整模型超参数和评估模型性能。

2. 简化模型：降低模型的复杂度，如减少神经网络的层数、减少特征的数量等。

3. 正则化：通过添加正则化项，如 L1 正则化、L2 正则化等，来限制模型参数的大小，防止过度拟合。

4. 交叉验证：通过交叉验证来评估模型的性能，从而更好地评估模型的泛化能力。

5. 数据增强：在训练数据上进行一些随机的变换，以扩充数据集，从而增加模型的泛化能力。

通过采取这些方法，可以有效地减轻过拟合问题，提高模型的泛化能力，使模型能够更好地适应未见过的数据。