Некоторые методы борьбы с переобучением в алгоритмах SVM:

• Регуляризация. 13 Добавление штрафов за сложность модели. 3 Это помогает сделать модель менее подверженной влиянию шумов и улучшить её способность к обобщению. 3
• Сокращение количества признаков. 3 Удаление незначимых признаков, чтобы уменьшить размерность и сложность модели. 3
• Использование большего набора данных. 3 Помогает модели обучаться на большем количестве примеров и лучше выявлять закономерности. 3
• Прекращение обучения на ранней стадии (early stopping). 3 Метод остановки обучения модели, если её производительность на валидационных данных перестаёт улучшаться. 3

Также для борьбы с переобучением в SVM рекомендуется масштабировать данные, так как алгоритм метода опорных векторов не инвариантен к масштабу. 2