在机器学习中，什么是过拟合和欠拟合？

A、过拟合是模型在训练数据上表现过好，但在测试数据上表现不佳；欠拟合是模型在训练数据上表现不佳
B、过拟合是模型在训练数据上表现不佳，但在测试数据上表现过好；欠拟合是模型在训练数据上表现过好
C、过拟合和欠拟合都是模型在训练数据上表现不佳
D、过拟合和欠拟合都是模型在测试数据上表现不佳