机器学习算法在预测股票市场趋势中的‘过拟合’问题如何解决？
在金融领域，利用机器学习算法预测股票市场趋势已成为一种常见做法，这种方法常常面临“过拟合”的挑战，即模型在训练数据上表现优异，但在新数据上泛化能力差，这主要是由于模型过于复杂，捕捉了训练数据中的随机噪声而非真实的市场规律。为了解决这一问题，...
在金融领域，利用机器学习算法预测股票市场趋势已成为一种常见做法，这种方法常常面临“过拟合”的挑战，即模型在训练数据上表现优异，但在新数据上泛化能力差，这主要是由于模型过于复杂，捕捉了训练数据中的随机噪声而非真实的市场规律。为了解决这一问题，...