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避免过度拟合措施：
使用交叉验证：将数据集划分为训练集和验证集，在训练集上进行参数优化，然后在验证集上评估策略的性能，避免策略对训练数据过度拟合。
限制策略复杂度：避免使用过于复杂的模型和过多的参数，简单的策略往往具有更好的泛化能力。样本外数据检验：在优化参数后，使用未参与策略训练和优化的样本外数据进行测试，若策略在样本外数据上表现良好，说明策略具有较好的泛化能力，未出现过度拟合。
设定合理的惩罚项：在目标函数中加入惩罚项，对复杂的模型或过多的参数进行惩罚，促使优化过程选择更简单、有效的策略。
发布于2025-4-20 12:36 杭州
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