Чтобы избежать ошибки из-за дисперсии в моделировании данных, можно воспользоваться следующими рекомендациями:

• Перекрёстная проверка. 14 Многократное разбиение данных на обучающие и тестовые наборы позволяет определить, является ли модель чрезмерно подходящей или недостаточно подходящей, и может использоваться для настройки гиперпараметров для уменьшения дисперсии. 4
• Регуляризация. 14 Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 или L2, помогают наказывать слишком сложные модели, уменьшая дисперсию и предотвращая переобучение. 1
• Выбор или сокращение функций. 1 Выбор соответствующих функций и уменьшение размерности предотвращают переобучение модели из-за шума в данных, тем самым уменьшая дисперсию. 1
• Методы ансамбля. 1 Объединение нескольких моделей с помощью методов ансамбля, таких как объединение (например, случайные леса) или повышение (например, машины повышения градиента), помогает уменьшить дисперсию, сохраняя или даже уменьшая смещение. 1
• Контроль сложности модели. 1 Регулирование сложности модели путём изменения гиперпараметров или использования более простых или более сложных моделей обеспечивает баланс между предвзятостью и дисперсией. 1
• Увеличение размера набора данных. 1 Увеличение размера набора данных помогает модели лучше обобщать, улавливая больше базовых закономерностей и уменьшая дисперсию. 1