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从多项式匹配中可以初见端倪,若模型复杂度过高会导致过拟合,而若过于简单则匹配效果不佳。因此,选择合适的模型复杂度至关重要。当数据丰富时,可以尝试不同类型的模型,最后选出表现最优的;而在数据相对有限的情况下,则需要采用更为专门化的方法。
在实际应用中,模型的选择往往需要平衡多个因素,既要避免过于复杂导致的过拟合问题,也要确保模型具备足够的表达能力来捕捉数据中的模式。通过合理的模型复杂度选择,可以在保证模型泛化能力的同时,也能充分利用数据特性,从而实现更好的建模效果。
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