AI股票量化交易中,怎么才能避免过拟合的问题呢?
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在AI股票量化交易里,避免过拟合可从多方面入手。一是增加样本数据,数据量越多越全面,模型学到的规律越具普遍性;二是采用正则化方法,如L1和L2正则化,约束模型参数大小,防止其对噪音过度拟合;三是运用交叉验证,将数据分成多个子集,轮流训练和验证模型,评估其泛化能力;四是简化模型结构,避免构建过于复杂的模型,简单模型通常更稳定。

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