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- 過擬合與欠擬合 內容精選 換一換
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整，以優(yōu)化模型。最后，使用測試數據集進行最終性能評估，完成模型的部署，并進行持續(xù)的維護和更新。在整個過程中，需要關注模型的泛化能力，避免過擬合，并確保模型的公平性和可解釋性。技術優(yōu)勢：擁有一支由業(yè)內資深專家和優(yōu)秀工程師組成的研發(fā)團隊，致力于為客戶提供先進的AI解決方案,專家團隊：來自：其他![]()
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的cluster數，正則化參數λ等。 增加訓練數據作用不大。 欠擬合一般是因為模型的學習能力不足，一味地增加數據，訓練效果并不明顯。 降低正則化約束。 正則化約束是為了防止模型過擬合，如果模型壓根不存在過擬合而是欠擬合了，那么就考慮是否降低正則化參數λ或者直接去除正則化項。 父主題：來自：幫助中心![]()
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