确实存在过拟合风险,若训练时间过长,模型会对训练数据里的噪声和异常值过度学习,导致在新数据上表现不佳。为避免过拟合,可采用交叉验证、正则化等方法。训练时要持续评估模型在验证集上的表现,及时停止训练。
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