某模型在訓練集上的準確率為99%，但在測試集上只有60%。下列哪個敘述最能解釋此現象，且提出的解決方案最適當？

解析

正確答案是(B)。訓練集表現極好但測試集表現差，是典型的過擬合（Overfitting）——模型「背」了訓練資料但缺乏泛化能力。解決方案包括增加資料量、正則化（L1/L2）、Dropout、早停法等。(A)錯誤：欠擬合是訓練集和測試集表現都差。(C)錯誤陷阱：不應隨意丟棄測試集，測試集的低表現正揭示了問題。(D)錯誤：差距39%不是正常範圍，通常差距應在5%以內。關鍵概念：過擬合=訓練好測試差；欠擬合=兩者都差。

正確答案：B. 模型過擬合（Overfitting），可嘗試增加訓練資料、加入正則化或使用Dropout