机器学习拟合图散点偏离

请问大家机器学习拟合图出现非常离谱的散点，我该如何修改完善啊

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如果机器学习拟合图出现非常离谱的散点，可能是由于以下原因：

  1. 数据异常：检查数据是否存在异常值或者离群点，如果存在异常值或者离群点，可以考虑删除或者修正这些数据。
  2. 模型选择不合适：检查使用的模型是否适合数据，如果不适合，可以考虑使用其他模型。
  3. 参数设置不合适：检查模型的参数设置是否合适，如果不合适，可以尝试调整参数。
  4. 样本量不足：检查样本量是否足够，如果样本量不足，可以考虑增加样本量。
    针对以上原因，可以采取以下措施：
  5. 数据清洗：对数据进行清洗，删除或者修正异常值或者离群点。
  6. 模型选择：选择适合数据的模型，可以尝试多种模型进行比较。
  7. 参数调整：调整模型的参数，寻找最优参数组合。
  8. 增加样本量：增加样本量，提高模型的泛化能力。
    总之，需要根据具体情况进行分析和处理，找到问题所在并采取相应的措施进行修正和完善。