能否說出幾種降低過擬合和欠擬合風險的方法?

文章目錄 過擬合 數據入手，獲得更多數據 降低模型複雜度 正則化方法 集成學習方法 欠擬合 添加新特徵 增加模型複雜度 減小正則化係數 過擬合 1、數據入手，獲得更多數據 2、降低模型複雜度 3、正則化方法 4、集成學習方法 數據入手，獲得更多數據 使用更多的訓練數據是解決過擬合 問題最有效的手段，因爲更多的樣本能夠讓模型學習到更多更有效的特徵，減小 噪聲的影響。當然，直接增加實驗數據一般是很困難

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