请说明机器学习模型在训练前和训练后的主要区别，并举一个具体例子说明。

Question

Accepted Answer

考察点：考察对模型训练过程及其前后状态差异的理解。回答思路：明确指出训练前模型参数随机或未学习，训练后参数由数据优化 解释训练前预测能力弱，训练后能对新样本做出有依据的预测 举例应展示训练数据如何改变模型行为 说明训练后模型泛化能力及潜在过拟合风险

考察说明