在AI股票量化交易里,过拟合指模型在训练数据上表现出色,但在新数据上表现不佳。为有效避免过拟合,首先可以采用交叉验证,将数据集分成多个子集,轮流使用不同子集进行训练和验证,能更准确评估模型泛化能力;其次使用正则化方法,如L1和L2正则化,给模型参数添加约束,防止参数过大;还可以简化模型结构,减少模型复杂度,避免模型对训练数据细节过度学习;同时增加训练数据量,数据越丰富,模型学到的特征越具代表性,泛化能力也越强。
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发布于2025-5-21 12:46 北京

