为防止过拟合,可采用以下方法:一是正则化,在损失函数中加入正则化项,限制模型参数大小,降低模型复杂度,像L1和L2正则化就是常用手段;二是交叉验证,将数据集划分为多个子集,轮流作为训练集和验证集,全面评估模型性能,避免因特定数据集导致过拟合;三是减少特征数量,筛选出最具代表性的特征,去除冗余特征,降低模型学习的复杂度;四是增加训练数据,让模型接触更多样本和模式,增强泛化能力。
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发布于2025-4-23 13:46 南京

