在AI股票量化交易里,可从多方面防止过拟合。一是合理划分数据集,把数据分为训练集、验证集和测试集,避免模型只在训练集表现好。二是正则化,比如L1和L2正则化,能限制模型参数大小,降低复杂度。三是使用简单模型,过于复杂的模型易过拟合,可选择相对简单、泛化能力强的模型。四是增加数据量,数据越丰富,模型越不容易对局部特征过度学习。
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发布于2025-4-22 09:31 南京