【日積月累】 魯棒性與過擬合的關系在機器學習中至關重要。魯棒性指模型在處理噪聲或異常數據時仍能保持穩定性能的能力，而過擬合則是模型在訓練數據上表現良好但在新數據上性能下降的現象。兩者的關系體現在模型的泛化能力上：過擬合通常導致泛化能力下降，而提高魯棒性可以增強模型的泛化能力。通過數據清洗、特征工程和正則化技術等方法，可以有效提升模型的魯棒性，防止過擬合，從而構建性能優異的模型。