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过拟合常见的解决方法有哪些？各自的优缺点是什么？

[问答题]
过拟合常见的解决方法有哪些？各自的优缺点是什么？
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追风者的少年头像 追风者的少年
过拟合是指模型对于训练集效果很好，对于测试集很差。主要解决方法如下：1、数据增强，增大数据量和分布情况；2、增加正则化惩罚；3、特征选择，选择好的特征；4、dropout，随机失活一些神经元，减低模型的复杂度，拟合能力
发表于 2025-09-03 17:36:26 回复(0)
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来自：机器学习-牛客面经八股
难度：
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