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AI炒股中，如何避免过度拟合和欠拟合的问题呢？
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要避免AI炒股中的过度拟合和欠拟合问题，有以下方法。对于过度拟合，可增加训练数据量，让模型接触更多样本以增强泛化能力；还能运用正则化方法，如L1和L2正则化，限制模型复杂度。同时采用交叉验证，把数据分成多份，多次训练和验证来评估模型。对于欠拟合，可选择更复杂的模型结构，以适应数据特征；或者对数据进行特征工程，挖掘更多有效特征。

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