在预测分析模型中，过拟合发生在模型学习到训练数据的细节和噪声，直到对新的、未见过的数据的性能产生负面影响的程度。过拟合模型未能很好地概括新场景，而是基本上记住了训练数据集，捕捉到每一个波动和异常。这意味着尽管模型在训练数据上可能表现得非常好——显示出低错误率——但在应用于未曾遇到的真实数据时，它往往会产生不准确的预测。
例如，考虑一个基于房屋的大小、位置和状况等各种特征来预测房价的机器学习模型。如果模型发生了过拟合，它可能会捕捉到训练集中非常特定的模式，例如某个房子因其独特特征而价格异常高。因此，当要求模型预测新房屋的价格时，模型可能会产生极其不准确的估计，因为其考虑了训练数据中不适用于其他地方的噪声和异常值。
为了应对过拟合，开发人员可以采用几种策略。一种常见的方法是使用交叉验证等技术，将数据拆分为训练集和验证集，以确保模型在不同子集上的表现良好。正则化方法也有助于增加对过于复杂模型的惩罚，阻止它们过于紧密地拟合训练数据。最终目标是构建一个在简单性和准确性之间达到平衡的模型，使其能够很好地概括新数据，同时仍能捕捉输入特征中的潜在趋势。