折现因子值设置指南：机器学习与金融应用

折现因子值取决于多个因素，例如预期收益率、风险偏好、时间和利率。在金融领域，常见的折现因子值为 0.9 到 0.99。而在机器学习中，通常采用 0.95 到 0.99 的值。

关于复杂模型的训练，合适的值取决于模型的类型、数据集的规模和复杂度，以及预期的结果。一般来说，对于小型数据集和简单模型，可以选择较小的值，如 0.95。对于大型数据集和复杂模型，可以选择较大的值，如 0.99。但是，过高的值可能会导致过拟合，过低的值可能会导致欠拟合。因此，需要根据具体情况进行调整和优化。