在机器学习中，过拟合会导致模型在训练集和测试集上的性能差异很大。

【参考答案】

答案：正确。在机器学习中，过拟合（overfitting）是指模型在训练数据上学习得太好，以至于它捕捉到了数据中的噪声和......

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