我认为它们是相关的，但不是相同的问题。

例如，完全有可能在模型“过度拟合”之前就陷入偏差方差困境。例如，在生存分析中，人们可能会合理地争辩说，恒定风险（指数分布）是如此不可能，以至于您应该始终“支付”使用更灵活的分布（如 Weibull 分布）的保护。还有许多其他示例，在您真正达到“过度拟合”之前，人们可能会努力降低估计的精度。尤其是在您经常工作的领域非常接近零（想到环境流行病学）。

对我来说，过度拟合也意味着对模型的解释存在问题。如果一个人有一个回归方程，比如y = b1 + b2*x + b3*(x^2) + b4*(x^3) + b5*(x^4) + b6*(x^5)你有一个超出偏差/精度权衡的问题，以及如何将高阶多项式关系有意义地解释到该领域。

我将“过度拟合”视为偏差-方差权衡（我不会称其为“困境”）的一个例子，它在方差结束时已经走得太远了。

对于偏差-方差权衡，我想到的通常示例是线性模型的情况，其中所有协变量都有一些影响，但最好放弃那些影响可忽略不计的协变量，从而产生一些偏差以减少方差。

我想到的“过度拟合”的常见例子是想象真相包含在所考虑的模型类中，这样事情就可以不偏不倚，但是通过添加参数来扩展模型类，使其过于灵活，因此拟合模型与观察到的数据非常相似，但不一定与基础总体或过程相似。

我实际上非常不喜欢“过度拟合”这个词。我宁愿说“拟合太复杂的模型”。