分批训练会导致更多的过拟合。

分批训练会导致更多的过拟合，因为每个批次的数据量较少，模型容易过度拟合每个批次的数据。为了解决这个问题，可以使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，以减少模型的复杂度，并防止过拟合。

以下是使用L2正则化的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义和训练模型
alpha = 0.01  # 正则化系数
model = Ridge(alpha=alpha)
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

在上面的示例中，我们使用sklearn库中的Ridge回归模型，并设置了正则化系数alpha为0.01。这将对模型的复杂度进行限制，帮助防止过拟合。我们还使用了训练集和测试集对模型进行训练和评估。

你还可以尝试使用其他正则化技术，如L1正则化（通过Lasso模型实现）或Elastic Net正则化（通过ElasticNet模型实现），以根据你的数据和问题选择最合适的正则化方法。