過擬合（原因、解決方案、原理）
（2）樣本里的噪音資料干擾過大，大到模型過分記住了噪音特徵，反而忽略了真實的輸入輸出間的關係；
（3）建模時的“邏輯假設”到了模型應用時已經不能成立了。任何預測模型都是在假設的基礎上才可以搭建和應用的，常用的假設包括：假設歷史資料可以推測未來，假設業務環節沒有發生顯著變化，假設建模資料與後來的應用資料是相似的，等等。如果上述假設違反了業務場景的話，根據這些假設搭建的模型當然是無法有效應用的。
（4）引數太多、模型複雜度高
（5）決策樹模型。如果我們對於決策樹的生長沒有合理的限制和修剪的話，決策樹的自由生長有可能每片葉子裡只包含單純的事件資料(event)或非事件資料（no event），可以想象，這種決策樹當然可以完美匹配（擬合）訓練資料，但是一旦應用到新的業務真實資料時，效果是一塌糊塗。
（6）神經網路模型。
a.由於對樣本資料,可能存在隱單元的表示不唯一,即產生的分類的決策面不唯一.隨著學習的進行, BP演算法使權值可能收斂過於複雜的決策面,並至極致.
b.權值學習迭代次數足夠多(Overtraining),擬合了訓練資料中的噪聲和訓練樣例中沒有代表性的特徵.
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