过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的现象。从贝叶斯统计的角度来看，过拟合表示模型对训练数据的观察值进行了过多的学习，导致模型对噪声和随机变化过度敏感。贝叶斯统计认为，模型参数应该被看作是来自于一个概率分布的随机变量，而训练数据只是从这个概率分布中抽取的样本。过拟合发生时，模型对训练数据拟合得太好，导致它过度自信，无法适应其他数据集的真实模式。贝叶斯统计可以通过引入先验概率来约束模型参数的变化范围，从而减少过拟合的风险。