一、问题本质与核心概念过拟合和欠拟合是机器学习模型性能评估的核心问题，体现了模型在训练数据与真实数据分布之间的匹配程度。这两个概念共同构成了机器学习中的"偏差-方差困境"（Bias-Variance Tradeoff），