为避免过拟合,首先要合理划分样本,将数据分为训练集、验证集和测试集,在训练集训练模型,验证集调整参数,测试集评估最终性能,防止模型只在训练数据上表现好。其次,可以运用正则化方法,像 L1 和 L2 正则化,给模型参数加上惩罚项,让参数值变小,使模型更简单、泛化能力更强。再者,简化模型结构也很重要,别用太复杂的模型,复杂模型容易过度学习训练数据中的噪声和异常值,简单模型反而更稳定。另外,增加数据量也有助于避免过拟合,更多的数据能让模型学习到更普遍的特征和规律。
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发布于2025-4-20 14:19 南京


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