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AI股票量化交易中，如何避免过拟合现象，确保模型的泛化能力？

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为避免AI股票量化交易中过拟合现象、确保模型泛化能力，可从多方面着手。一是增加数据量，收集更多不同时期、不同市场环境的数据，让模型学习到更广泛的特征。二是采用正则化方法，如L1和L2正则化，对模型参数进行约束，防止参数过大。三是使用交叉验证，将数据分成多个子集，轮流进行训练和验证，能更准确评估模型性能。四是简化模型结构，避免过于复杂的模型，可降低过拟合风险。

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发布于2025-5-19 11:56 南京

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