Overfitting em um modelo de aprendizado de máquina ocorre quando o modelo se ajusta em excesso aos dados de treinamento, capturando não apenas o padrão subjacente, mas também o ruído e detalhes específicos dos dados de treinamento. Isso pode levar a uma performance ruim do modelo ao lidar com novos dados, pois ele não consegue generalizar de forma eficaz. É importante evitar o overfitting ao desenvolver modelos de machine learning para garantir sua capacidade de fazer previsões precisas em novos conjuntos de dados.