在进行 10 倍交叉验证并找到 gamma 和 C（RBF 核）的最佳参数值后，我用 15451 个样本训练了两个 svm (LIBSVM)。在一个 svm 中，我只使用了 1 个特征，在第二个中，我又使用了一个特征（以查看这一附加特征是否改善了预测）。CV 后，我的准确度为 75%（具有一项特征的 SVM）和 77%（具有附加一项特征的 SVM）。在对另外 15451 个实例进行测试后，我的准确率分别为 70% 和 72%。
我知道这称为过度拟合，但这在这里很重要吗，因为只有 5% 的差异。
我可以做什么来避免过度拟合？
仅使用一两个特征和相对较大的训练集是否更好？
希望你能帮助我。