Какие существуют методы борьбы с переобучением в алгоритмах SVM?

Некоторые методы борьбы с переобучением в алгоритмах SVM:

• Регуляризация. neerc.ifmo.ru dzen.ru Добавление штрафов за сложность модели. dzen.ru Это помогает сделать модель менее подверженной влиянию шумов и улучшить её способность к обобщению. dzen.ru
• Сокращение количества признаков. dzen.ru Удаление незначимых признаков, чтобы уменьшить размерность и сложность модели. dzen.ru
• Использование большего набора данных. dzen.ru Помогает модели обучаться на большем количестве примеров и лучше выявлять закономерности. dzen.ru
• Прекращение обучения на ранней стадии (early stopping). dzen.ru Метод остановки обучения модели, если её производительность на валидационных данных перестаёт улучшаться. dzen.ru

Также для борьбы с переобучением в SVM рекомендуется масштабировать данные, так как алгоритм метода опорных векторов не инвариантен к масштабу. scikit-learn.ru