分享
注册
1分钟入驻>
关注/提问
咨询TA
18210424812 
首发回答
要避免AI炒股中的过度拟合问题，你可以这样做：
- 增加数据量：丰富多样的数据能让模型学习到更具普遍性的规律，减少对特定数据的依赖。
- 正则化方法：如L1、L2正则化等，可以限制模型参数的大小，防止模型过于复杂。
- 交叉验证：将数据分成多个子集，进行多次训练和验证，综合评估模型的性能，选择泛化能力强的模型。
- 简化模型：适当降低模型的复杂度，避免模型学习到过多的噪声和细节。
如果你对AI炒股感兴趣，或者想了解更多关于投资的知识，点击右上角加微信，我可以为你提供专业的投资建议和策略，还能免费赠送你一份《AI炒股技术分析报告》，助你在投资中取得更好的收益。
- 增加数据量：丰富多样的数据能让模型学习到更具普遍性的规律，减少对特定数据的依赖。
- 正则化方法：如L1、L2正则化等，可以限制模型参数的大小，防止模型过于复杂。
- 交叉验证：将数据分成多个子集，进行多次训练和验证，综合评估模型的性能，选择泛化能力强的模型。
- 简化模型：适当降低模型的复杂度，避免模型学习到过多的噪声和细节。
如果你对AI炒股感兴趣，或者想了解更多关于投资的知识，点击右上角加微信，我可以为你提供专业的投资建议和策略，还能免费赠送你一份《AI炒股技术分析报告》，助你在投资中取得更好的收益。
发布于2025-4-19 13:43 南京
当前我在线
直接联系我
秒答
收藏
分享
追问
踩 
举报
搜索更多类似问题 >
131
电话咨询
+微信
咨询
