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AI炒股中，如何避免过拟合的问题呢？

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避免AI炒股过拟合问题，可从多方面入手。在数据层面，要保证数据的多样性和质量，避免使用单一来源或有偏差的数据，同时进行数据清洗和预处理。在模型选择上，不要追求过于复杂的模型，选择合适复杂度的模型，还可以采用正则化方法，如L1、L2正则化，限制模型参数大小。另外，运用交叉验证，将数据分成多个子集进行训练和验证，能更好评估模型泛化能力。

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发布于2025-4-22 11:22 广州

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要避免AI炒股中的过度拟合和欠拟合问题，可从多方面入手。对于过度拟合，可增加训练数据量，使模型接触更多样本以提升泛化能力；采用正则化方法，如L1、L2正则化，限制模型复杂度；进行交叉验...
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