Чтобы избежать переобучения модели при построении прогнозных алгоритмов, можно использовать следующие методы:

• Перекрёстная проверка. 14 Набор данных разделяют на несколько частей, обучают модель на разных подмножествах и оценивают её производительность на оставшихся данных. 14 Это помогает выявить тенденции переобучения и облегчает выбор модели. 4
• Ранняя остановка. 14 Во время обучения следят за производительностью модели на этапе проверки и останавливают процесс, когда она начинает снижаться. 1 Это не позволяет модели запоминать шум в обучающих данных. 4
• Выбор функций. 14 Для обучения модели используют только наиболее важные функции, избегая шума от менее информативных атрибутов. 3 Это помогает модели сосредоточиться на наиболее важных и отличительных признаках. 4
• Регуляризация. 24 Используют методы, такие как регуляризация L1 и L2, которые добавляют штрафной член к функции потерь и не позволяют модели присваивать слишком большие веса параметрам. 4
• Увеличение объёма данных. 24 Создание дополнительных обучающих данных путём применения различных преобразований к существующим выборкам. 4 Этот метод помогает расширить размер и разнообразие обучающего набора, тем самым снижая риск переобучения. 4
• Снижение сложности модели. 2 Уменьшают количество признаков или слоёв в нейронной сети. 2
• Аугментация данных. 2 Создание новых тренировочных данных путём изменения существующих (например, повороты, масштабирование, отражение изображений). 2 Это помогает увеличить размер тренировочного набора и сделать модель более устойчивой к изменениям. 2

Для предотвращения переобучения важен баланс между сложностью модели, размером набора данных и методами регуляризации. 3