能否说出几种降低过拟合和欠拟合风险的方法?

文章目录 过拟合 数据入手，获得更多数据 降低模型复杂度 正则化方法 集成学习方法 欠拟合 添加新特征 增加模型复杂度 减小正则化系数 过拟合 1、数据入手，获得更多数据 2、降低模型复杂度 3、正则化方法 4、集成学习方法 数据入手，获得更多数据 使用更多的训练数据是解决过拟合 问题最有效的手段，因为更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征，减小 噪声的影响。当然，直接增加实验数据一般是很困难

>>阅读原文<<