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以下可以有效解决过拟合的方法是：（）

[不定项选择题]

以下可以有效解决过拟合的方法是：（）

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C(❁´ω`❁)

过拟合的意思就是，这个模型在你的训练集上表现的特别好（预测准确率高），但是在测试集上表现的不是很好。

首先增加样本数量，会让你的模型更加的趋近于真实值，真实的样本越多，你的模型就越好。

增加特征会让你的模型更加复杂，其实就是更加过拟合。

训练更多的迭代次数也是，会让你的模型，更加偏向于训练集训练出来的结果，而不是测试集的。

正则化就是一个减少过拟合的很有效的手段，具体解释很长，涉及到很多数学方面的证明，有兴趣的话可以去搜一搜L1 L2正则化，挺有意思的

只是一个平时自己瞎看看书的码农，个人拙见，在此分享，欢迎留言讨论

发表于 2019-08-31 18:00:46 回复(0)

Peter_Jiang

过拟合产生的原因主要有两个：样本数量少；模型复杂度高

发表于 2019-08-31 14:57:28 回复(0)

小坤儿

过拟合：获取更多训练实例；减少特征数量；增加正则化成度（拉姆达）。欠拟合：获得更多特征；增加多项式特征；减少正则化（拉姆达）。

发表于 2020-03-26 19:42:15 回复(0)

牛客524971893号

增加特征数量会使模型复杂度变高，会更加过拟合；增加训练次数，也会使模型过拟合，泛化性能较差

发表于 2022-08-31 15:35:59 回复(0)

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上传者：小小

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