在机器学习中，一个重要的问题是如何避免瓦伦达效应的出现。
瓦伦达效应（Valenda Effect）是指一个模型在训练数据上表现得非常好，但是在新数据上的表现很差的情况。也就是说，模型过度拟合了训练数据，在新数据上表现不佳。
如何避免瓦伦达效应的出现呢？
一方面，可以采取正则化的方法来控制模型的复杂度。正则化方法可以强制模型降低对数据的过度拟合，提高泛化能力。另一方面，可以使用交叉验证的方法来评估模型的性能。将训练集划分成若干子集，每次用其中一部分作为验证集，其余部分作为训练集，来评估模型的泛化性能。
避免瓦伦达效应是机器学习中非常重要的问题，需要采取各种方法来提高模型的泛化能力。