具体可从以下方面着手:一是在数据方面,要保证样本数据具有代表性和多样性,可采用交叉验证方法,将数据划分为多个子集进行训练和验证,降低对特定数据集的依赖。二是在模型复杂度上,避免构建过于复杂的模型,可通过正则化方法约束模型参数,防止模型对噪声过度学习。三是要进行样本外测试,用未参与训练的数据来检验模型的有效性和泛化能力。
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发布于2025-4-21 17:27 免费一对一咨询


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