模型复杂度是指模型所包含的参数数量或特征的复杂程度。模型复杂度的影响主要体现在模型的泛化能力上。
过拟合：当模型过于复杂时，容易出现过拟合现象。过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，无法很好地泛化到新的数据上。过拟合的主要原因是模型学习到了训练数据中的噪声和细节，而无法捕捉到数据的真实规律。
欠拟合：相反，当模型过于简单时，容易出现欠拟合现象。欠拟合是指模型无法很好地拟合训练集，表现较差。欠拟合的主要原因是模型复杂度不足以捕捉数据中的复杂规律。
因此，模型复杂度对模型的泛化能力有重要影响。在实际应用中，需要通过调节模型复杂度来平衡模型的拟合能力和泛化能力，以达到更好的性能。常用的方法包括交叉验证、正则化等。
