我最近学习了机器学习，作为我的第一个项目，我正在开发一个井字游戏引擎，用于预测在给定的井字游戏位置（或棋盘状态）下的最佳移动。我使用暴力方法生成了所有可能的3×3棋盘位置（不包括已完成和重复的游戏），得到了4520个不同的可能位置。然后我使用MinMax算法来确定每个位置的最佳移动。现在我想用这些数据来训练一个模型，以达到最高的准确性。我想到的是：

既然我已经有了所有可能的位置，为什么不使用整个数据集来训练模型（这样就不会有测试集），并使用复杂的神经网络来过拟合数据，达到100%的准确率，这样在实际使用中也会是100%准确，因为它不会遇到任何新的位置。

问题是，我注意到人们总是把过拟合视为一件坏事，所以我的问题是：这是个好做法吗？为什么好或不好？

回答：

当你希望模型能泛化到新数据时，过拟合是一个问题。在你的情况下没有新数据，所以过拟合不是问题。

但是，机器学习通常不是这样使用的，在大多数情况下，泛化才是重点，这就是为什么我们要尽量避免过拟合。