在AI炒股中避免过度拟合,可采用以下方法。一是增加数据量,使用更多、更广泛的数据进行模型训练,能提升模型泛化能力。二是正则化,如L1和L2正则化,通过给模型参数添加惩罚项,限制参数大小,防止模型对训练数据过度学习。三是交叉验证,将数据集分为训练集、验证集和测试集,通过验证集评估模型性能,调整参数,避免在训练集上过拟合。四是简化模型结构,避免使用过于复杂的模型,减少模型的自由度。
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发布于2025-4-23 08:47 南京