正则化解决过拟合方差引起的过拟合问题
过拟合是由于模型在训练数据上表现太好，以至于模型过于复杂，对训练数据进行了过度的拟合，导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。而方差用来衡量预测值与实际值之间的偏差，即模型的泛化能力。
当模型的方差过高时，即模型的预测值与实际值的偏差过大，可能会导致过拟合。这是因为模型在训练数据上的表现虽然很好，但在新的、未见过的数据上的表现却不佳，因为模型没有泛化到新数据的真实分布。
为了解决过拟合问题，可以通过降低模型的复杂度、增加数据量、使用正则化等方法来降低方差。此外，也可以采用集成学习等方法来提高模型的泛化能力。

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