如何解决过拟合问题？
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解释过拟合：
模型在训练集表现好，在真实数据表现不好，即模型的泛化能力不够。从另外一个方面来讲，模型在达到经验损失最小的时候，模型复杂度较高，结构风险没有达到最优。
解决：
学习方法上：
限制机器的学习，使机器学习特征时学得不那么彻底，因此这样就可以降低机器学到局部特征和错误特征的几率，使得识别正确率得到优化.
数据上：
要防止过拟合，做好特征的选取。训练数据的选取也是很关键的，良好的训练数据本身的局部特征应尽可能少，噪声也尽可能小.
2021-12-08 23:38:17赞同 展开评论
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