在統計學中過適（或稱過度擬合）現象是指在調適一個統計模型時使用過多引數。對比於可取得的資料總量來說一個荒謬的模型只要足夠複雜是可以完美地適應資料。過適一般可以視為違反奧卡姆剃刀原則。當可選擇的引數的自由度超過資料所包含資訊內容時這會導致最後（調適後）模型使用任意的引數這會減少或破壞模型一般化的能力更甚於適應資料。過適的可能性不只取決於引數個數和資料也跟模型架構與資料的一致性有關。此外對比於資料中預期的雜訊或錯誤數量跟模型錯誤的數量也有關。過適現象的觀念對機器學習也是很重要的。通常一個學習演演算法是藉由訓練範例來訓練的。亦即預期結果的範例是可知的。而學習者則被認為須達到可以預測出其它範例的正確的結果因此應適用於一般化的情況而非只是訓練時所使用的現有資料（根據它的歸納偏向）。然而學習者卻會去適應訓練資料中太特化但又隨機的特徵特別是在當學習過程太久或範例太少時。在過適的過程中當預測訓練範例結果的表現增加時應用在未知資料的表現則變更差。在統計和機器學習中為了避免過適現象須要使用額外的技巧（如交叉驗證、、、赤池資訊量準則或）以指出何時會有更多訓練而沒有導致更好的一般化。人工神經網路的過適過程亦被認知為過度訓練。在treatmeant learning中使用最小最佳支援值來避免過適。相對於過適是指使用過多引數以致太適應資料而非一般情況另一種常見的現象是使用太少引數以致於不適應資料這則稱為乏適（或稱：擬合不足）現象。
過適一般來說違背了什麼原則？
奧卡姆剃刀原則 奧卡姆剃刀原則 奧卡姆剃刀原則