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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