K折交叉验证有助于遏制和减小过拟合。它通过在多个训练集和验证集上对模型进行训练和评估来检测和控制过拟合。通过使用不同的训练集和验证集组合,K折交叉验证能更好地捕捉模型的泛化能力,从而减少过拟合的风险。 3.超参数选择:在机器学习中,超参数是需要用户手动选择和调整的参数,比如学习率、正则化参数等。超...