要避免欠拟合,可增加模型的复杂度,例如增加模型的层数、神经元数量等,使模型有更强的学习能力;对数据进行预处理,如标准化、归一化等,提高数据的质量和可用性;调整模型的训练参数,如学习率、迭代次数等,找到最优的训练参数组合。
股票量化投资中避免过度拟合和欠拟合问题需要综合考虑多个因素,并在实践中不断调整和优化。如果您想了解更多关于股票量化投资的知识,或者需要专业的投资建议,右上角添加我的微信,我可以为您提供更详细的帮助和指导,还可免费获取《量化投资策略解析》一份。
发布于2025-4-23 11:35 广州


分享
注册
1分钟入驻>
+微信
秒答
搜索更多类似问题 >
电话咨询
17376481806 

