Некоторые стратегии, которые можно использовать для минимизации смещения и дисперсии при машинном обучении:

• Перекрёстная проверка. 1 Позволяет оценить производительность модели на нескольких подмножествах данных и понять, страдает ли модель от высокой систематической ошибки или высокой дисперсии. 1
• Регуляризация. 13 Методы регуляризации, такие как L1 или L2, наказывают слишком сложные модели, уменьшают дисперсию и предотвращают переобучение. 1
• Выбор и сокращение функций. 1 Выбор соответствующих функций и уменьшение размерности помогают предотвратить переобучение модели из-за шума в данных, тем самым уменьшая дисперсию. 1
• Методы ансамбля. 1 Объединение нескольких моделей, например, в виде бэггинга (случайные леса) или бустинга (машины повышения градиента), позволяет 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 помогает обеспечить баланс между предвзятостью и дисперсией. 1
• Анализ декомпозиции смещения и дисперсии. 1 Анализ компонентов смещения и дисперсии отдельно даёт представление о поведении модели и позволяет внести обоснованные корректировки. 1
• Увеличение размера набора данных. 1 Увеличение размера набора данных помогает модели лучше обобщать, улавливая больше базовых закономерностей и уменьшая дисперсию. 1