Как избежать переобучения модели при построении прогнозных алгоритмов?

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

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

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