df自由度多少合适?

df自由度没有固定标准，取决于模型复杂度和数据量。自由度过低会导致欠拟合，模型无法捕捉数据规律；自由度过高则容易过拟合，对噪声过于敏感。一般建议自由度控制在10到20之间，具体需根据数据分布调整。交叉验证可以帮助确定最优自由度，避免偏差和方差失衡。

自由度选择方法

选择自由度时，可以观察残差图和预测曲线。残差随机分布说明自由度合适，若出现明显模式则需调整。训练集和测试集误差接近时，自由度较为合理。实际应用中，自由度常从5开始逐步增加，直到模型性能不再提升。小数据集建议自由度不超过5，大数据集可适当放宽到30。