模型復雜度是指模型所包含的參數數量或特征的復雜程度。模型復雜度的影響主要體現在模型的泛化能力上。
過擬合：當模型過于復雜時，容易出現過擬合現象。過擬合是指模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現較差，無法很好地泛化到新的數據上。過擬合的主要原因是模型學習到了訓練數據中的噪聲和細節，而無法捕捉到數據的真實規律。
欠擬合：相反，當模型過于簡單時，容易出現欠擬合現象。欠擬合是指模型無法很好地擬合訓練集，表現較差。欠擬合的主要原因是模型復雜度不足以捕捉數據中的復雜規律。
因此，模型復雜度對模型的泛化能力有重要影響。在實際應用中，需要通過調節模型復雜度來平衡模型的擬合能力和泛化能力，以達到更好的性能。常用的方法包括交叉驗證、正則化等。
