这个问题问得特别好——这是个很常见的混淆点，因为非随机划分出错时，其实会引发两种不同的失效模式，咱们拆开来说清楚：

首先：博客所指的「过拟合」场景 #

博客通常说的是这种情况：假设你的数据集是按某个和目标变量相关的隐藏特征排序的——比如用户注册日期，早期用户的行为和后期用户完全不一样。如果你把前80%当训练集，后20%当测试集，模型就会学到只属于早期用户的模式（比如他们偏好的产品、互动习惯），而不是通用的用户行为规律。

关键在于：模型在训练集上表现特别好（完全掌握了早期用户的模式），但在测试集上表现一塌糊涂（这些模式对后期用户根本不适用）。这完全符合过拟合的经典定义：模型学到了数据集中的噪声或特有模式，而非真实的底层规律，导致训练误差低但测试误差高。

其次：你提到的「欠拟合」（其实是分布偏移）场景 #

你说得没错，确实存在另一种失效情况：如果训练集只有A、B州的数据，但测试集全是C州的（C州的用户行为、人口特征或数据分布和A/B州差异极大），模型根本学不到能覆盖C州的模式。

不过要纠正一点：这严格来说不是传统意义上的「欠拟合」（欠拟合是指模型太简单，连训练集里的规律都没学会）。这其实是分布偏移：训练数据的特征分布和测试数据完全不匹配。模型可能在A/B州的数据上表现不错，但在C州彻底失效——这也是泛化失败，但和上面的过拟合原因不同。

为什么会有术语混淆？ #

博客经常把「过拟合」当作泛化失败的宽泛说法，只要模型在未见过的数据上表现不好都这么叫。但他们重点警告的非随机划分场景，特指训练集存在独特的、不可泛化的模式，而模型过度学习了这些模式。

用例子再明确下：

• 坏划分导致过拟合：只拿Q1的销售数据训练，用Q4的数据测试——模型学到了Q1特有的季节性趋势，对Q4完全不适用。
• 分布偏移（你的场景）：用城市用户数据训练，用农村用户数据测试——模型没机会学习农村用户的特有偏好。

两种情况都很糟，但第一种完全符合经典过拟合的定义，所以博客会重点强调它。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khant Htet Naing