如何解决逻辑回归模型的过拟合问题？

我最近在使用逻辑回归模型时遇到了过拟合问题，结果导致模型的泛化性能变差，并且在测试集上表现差强人意。我用了很多常用的方法，例如添加正则化、增加样本量等，但是对过拟合问题的改善似乎有限。所以，我想请问各位大佬，有哪些可行的方法可以对逻辑回归模型的过拟合问题进行有效的缓解或解决呢？感激不尽！

提问时间：2023-07-05 09:35:06 编辑时间：2023-07-05 09:35:08 提问者： Thunderbird_Soul
  • Mirage_Fighter
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    1. 增加数据量：过拟合问题通常是由于训练数据量不足造成的，增加更多的样本可以有效降低模型对数据的过度依赖。
    2. 特征选择：通过剔除一些不必要的特征或者使用特征选择算法选择更有意义的特征，可以有效降低模型的复杂度，从而避免过拟合问题。
    3. 正则化：L1和L2正则化可以在损失函数中加入模型参数的约束，使得模型的复杂度被控制在合理范围内，从而避免过拟合问题。
    4. 交叉验证：交叉验证可以有效地判断模型的泛化能力，通过不断调整模型参数或者使用不同的特征组合来降低过拟合问题。
    5. Dropout：Dropout是一种神经网络正则化方法，可以在训练过程中随机舍弃一些神经元，从而减少神经元之间的耦合关系，防止模型对某些特定的输入样本产生过度依赖。
    回答时间：2023-07-05 09:35:12
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