在机器学习模型中，参数是指由算法自行学习并根据数据进行调整的变量。使用太多参数可能会导致模型出现过度拟合的问题，即模型在训练集上表现得非常好，但在测试集或实际应用中表现不佳。这是因为过多的参数使得模型更加复杂，更容易记住训练集中的噪声和细节，从而无法泛化到新的数据上。
此外，使用太多参数也会增加模型的计算复杂度和存储成本，影响模型的效率和可扩展性。因此，在进行机器学习模型设计时，需要平衡模型的参数数量和模型的预测性能，避免同时增加参数和模型能力，注意避免出现过度拟合的问题。