Какие методы используются для уменьшения variance ошибки в алгоритмах?

Некоторые методы, которые используются для уменьшения variance-ошибки (дисперсии) в алгоритмах:

• Регуляризация. habr.com Техника, которая предотвращает переобучение модели на обучающих данных, которое обычно происходит за счёт увеличения дисперсии. habr.com Смысл регуляризации заключается во введении дополнительных ограничений или штрафов на величину и/или сложность модели. habr.com
• Бэггинг. habr.com Ансамблевый метод, который предназначен для улучшения стабильности и точности моделей, снижения вариативности и избежания переобучения. habr.com Он основан на принципе объединения нескольких простых моделей для создания одной устойчивой и надёжной модели. habr.com
• Бустинг. habr.com Ансамблевая стратегия, которая создаёт сильный классификатор из последовательности слабых классификаторов. habr.com Метод фокусируется на постепенном улучшении прогнозов путём исправления ошибок предыдущих моделей в ансамбле. habr.com
• Перекрёстная проверка. www.geeksforgeeks.org Используется для оценки производительности модели и настройки гиперпараметров, чтобы найти оптимальный баланс между смещением и дисперсией. www.geeksforgeeks.org
• Расширение данных. www.geeksforgeeks.org Метод, который увеличивает размер и разнообразие обучающих данных. www.geeksforgeeks.org Это помогает уменьшить дисперсию и улучшить обобщение модели. www.geeksforgeeks.org