过拟合指的是模型在训练集上表现良好,但在验证集或测试集上表现较差的这种情况。如果要解决过拟合问题并提高验证集的精度,以下10个方法看看能不能帮到你。 1. 数据集扩充: 我们可以增加更多的训练数据,这样可以帮助模型更好地泛化。 2. 特征选择: 我们可以筛选出与目标变量相关性较高的特征,删除掉无关的或冗杂...