模型过于简单欠拟合怎么代码实现解决

模型过度简单导致欠拟合通常是由于模型复杂度不足，无法捕捉数据集中的所有特征或模式。解决欠拟合，可以从以下几个方面通过代码实现：

1. **增加模型复杂度**：可以尝试更改模型结构，如添加更多的隐藏层、节点或核函数等。例如，在深度学习中，可以调整神经网络的层数、每层的神经元数量。

from tensorflow.keras.models import Sequential
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=input_shape),  # 添加更多隐藏层
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(output_size)
])

2. **正则化**：防止过拟合的同时提升欠拟合的能力，如L1/L2正则化或Dropout。

model.add(Dense(units=64, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)))  # 添加L2正则化

3. **增大训练数据量**：如果可能的话，收集更多样本或对现有数据进行增强，以提高模型泛化能力。

4. **优化学习率和迭代次数**：选择合适的优化算法并调整其超参数，比如Adam、SGD等。

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001)  # 调整初始学习率
model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse')

5. **早停策略**：在验证集上监测模型性能，一旦性能不再提升就停止训练，防止过拟合。

以上代码片段仅作为示例，实际应用中需要根据项目需求和所使用的库进行修改。