在AI炒股里,过度拟合指模型在训练数据上表现很好,但在新数据上表现不佳。增加训练数据多样性,能让模型学习到更广泛的市场特征和规律,比如纳入不同市场环境、不同时间段的数据。正则化方法可以限制模型复杂度,防止它过度依赖训练数据中的噪声和异常值,像L1和L2正则化。交叉验证能评估模型泛化能力,通过将数据分成多个子集进行训练和验证,减少因数据划分导致的偏差。
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发布于2025-4-20 19:57 南京

