Какие методы существуют для уменьшения дисперсии в больших объемах данных?

Некоторые методы уменьшения дисперсии в больших объёмах данных:

• Перекрёстная проверка. www.geeksforgeeks.org Набор данных делят на несколько частей. www.geeksforgeeks.org Модель обучают и тестируют на разных частях, что даёт более надёжную оценку производительности и снижает риск переобучения. www.geeksforgeeks.org
• Пакетирование. www.geeksforgeeks.org Несколько моделей обучают на разных случайных подмножествах данных (с заменой) и усредняют их прогнозы. www.geeksforgeeks.org Это уменьшает дисперсию, поскольку конечная модель становится менее чувствительной к любому набору обучающих данных. www.geeksforgeeks.org
• Регуляризация. www.geeksforgeeks.org Методы регуляризации, такие как L1 (лассо) и L2 (гребень), добавляют модели штраф за слишком большое количество параметров или чрезмерно сложные шаблоны. www.geeksforgeeks.org Это препятствует подгонке шума в модели, помогая уменьшить дисперсию. www.geeksforgeeks.org
• Обрезка. www.geeksforgeeks.org Размер дерева принятия решений уменьшают за счёт отсечения частей, которые не обеспечивают дополнительной возможности прогнозирования. www.geeksforgeeks.org Это упрощает дерево и уменьшает дисперсию. www.geeksforgeeks.org
• Ранняя остановка. www.geeksforgeeks.org При обучении нейронных сетей модели могут продолжать обучение до тех пор, пока не начнут переобучаться. www.geeksforgeeks.org
• Уменьшение размерности. www.geeksforgeeks.org www.ultralytics.com Такие методы, как анализ главных компонентов (PCA), сокращают количество входных характеристик, сохраняя при этом большую часть важной информации. www.geeksforgeeks.org Это помогает сгладить поверхность принятия решения и снижает вероятность переобучения. www.geeksforgeeks.org