在机器学习中，过拟合通常指的是什么？

在机器学习中，过拟合通常指的是什么？
A、模型在训练数据上表现过差，但在测试数据上表现较好
B、模型在训练数据上表现过好，但在测试数据上表现较差
C、模型过于复杂，需要更多数据才能训练
D、模型参数过多，计算量大
正确答案：模型在训练数据上表现过好，但在测试数据上表现较差