1.数据收集,认真收集每个部分的数据,将其放入数据集中,便于我们更快更好的捕获数据特征。我们需要注意的是,现实生活中收集数据的困难性较大。
2.正则化
3.降低模型的复杂度,是模型变的相对简单,就可以解决过拟合的问题。
4.减少迭代次数,如果迭代次数过多,模型就会变的复杂。
因为迭代多了,过拟合;迭代少了,欠拟合。
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