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