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过拟合的表现：模型在训练数据上表现优异，误差极小，但在测试数据或实际市场中的预测效果很差，即模型过于拟合训练数据中的噪声和特殊情况，无法泛化到新的数据。例如，在回测中量化模型的收益率极高，但实盘交易时却频繁亏损。
欠拟合的表现：模型在训练数据和测试数据上的表现都不佳，无法准确捕捉数据中的规律和模式，误差较大。如使用简单的线性模型去拟合复杂的股票价格波动数据，导致预测值与实际值偏差较大。
避免过拟合的方法
增加数据量：获取更多的训练数据，使模型能够学习到更普遍的规律，减少对训练数据中噪声的拟合，提高泛化能力。
正则化：在模型的损失函数中添加正则化项（如 L1、L2 正则化），对模型参数进行约束，避免参数过大，防止模型过于复杂，降低过拟合风险。
模型简化：减少模型的复杂度，如降低决策树的深度、减少神经网络的层数和神经元数量等，使模型更简洁，避免过度拟合训练数据。
交叉验证：采用 K 折交叉验证等方法，将训练数据划分为多个子集，多次训练和验证模型，综合评估模型性能，选择泛化能力强的模型和参数。
避免欠拟合的方法
增加特征：引入更多与目标变量相关的特征，丰富数据信息，帮助模型更好地学习数据中的规律，提高拟合能力。
选择更复杂的模型：当简单模型无法有效拟合数据时，尝试使用更复杂的模型，如从线性模型切换到非线性模型（如神经网络、决策树等），以适应数据的复杂模式。
调整模型参数：对模型参数进行优化调整，找到更合适的参数组合，使模型能够更好地拟合数据，例如调整神经网络的学习率、隐藏层节点数等参数。
发布于2025-4-26 21:23 武汉
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