解答：
② (1)パラメータが多く,表現力が高いモデルであること (2)訓練データが少ないこと
理由: 過学習は、モデルが訓練データに対して過度に適応し、訓練データに特化しすぎてしまうことで、訓練データに含まれない新しいデータ（テストデータや実際の運用データ）に対してうまく対応できなくなる状態です。過学習の原因としては、以下のような条件が考えられます：
- パラメータが多く、表現力が高いモデル：モデルの複雑さが高いと、訓練データの細かなパターンやノイズまで学習してしまい、訓練データに特化しすぎる可能性があります。
- 訓練データが少ない：訓練データが少ないと、モデルは十分な一般化を学習するためのデータが不足し、訓練データに対する過剰適合が起こりやすくなります。
その他の選択肢について：
- ① パラメータが少なく,表現力が低いモデルであること (2)訓練データが多いこと：これは一般に過学習の原因とはなりません。パラメータが少ないモデルはむしろ過少適合のリスクがあります。
- ③ パラメータが少なく,表現力が低いモデルであること (2)訓練データが少ないこと：これも過学習の原因とはなりません。訓練データが少ない場合、モデルは過少適合のリスクが高いです。
- ④ パラメータが多く,表現力が高いモデルであること (2)訓練データが多いこと：この組み合わせは必ずしも過学習の原因とはならず、むしろ適切な訓練データ量があることでモデルの一般化性能が高まることがあります。
