- **数据处理**:增加训练数据的数量和多样性,避免数据的单一性和局限性。
- **模型选择**:根据数据特点和问题需求,选择合适的模型结构和算法,避免模型过于复杂。
- **正则化方法**:如L1、L2正则化等,可以约束模型的复杂度,防止过拟合。
- **交叉验证**:将数据分为训练集和验证集,通过多次交叉验证来选择最优的模型参数和结构。
- **模型评估**:使用多种评估指标来评估模型的性能,避免只依赖单一指标导致的过拟合。
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发布于2025-4-22 17:58 南京


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