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整，以优化模型。最后，使用测试数据集进行最终性能评估，完成模型的部署，并进行持续的维护和更新。在整个过程中，需要关注模型的泛化能力，避免过拟合，并确保模型的公平性和可解释性。技术优势：拥有一支由业内资深专家和优秀工程师组成的研发团队，致力于为客户提供先进的AI解决方案,专家团队：来自：其他![]()
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的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题：来自：帮助中心
