Некоторые методы снижения переобучения моделей в медицинских данных:

• Регуляризация. 4 Используются методы регуляризации (например, L1 и L2), чтобы уменьшить сложность модели. 4 L1-регуляризация (Lasso) стремится обнулить веса некоторых признаков, что приводит к отбору признаков. 4 L2-регуляризация (Ridge) стремится уменьшить веса признаков, но не обнуляет их полностью. 4
• Увеличение объёма данных. 4 Сбор большего количества качественных данных помогает улучшить обобщающую способность модели. 4
• Кросс-валидация. 4 Данные делятся на несколько частей, и модель обучают на разных комбинациях этих частей. 4 Это позволяет оценить производительность модели более объективно и избежать переобучения на конкретном разбиении данных. 4
• Ранняя остановка. 4 Обучение модели останавливают, когда ошибка на валидационном наборе данных начинает расти, даже если ошибка на тренировочном наборе продолжает уменьшаться. 4
• Снижение сложности модели. 4 Уменьшается количество признаков или слоёв в нейронной сети. 4
• Дроппут (Dropout). 4 Во время обучения случайно «выключают» часть нейронов. 4 Это заставляет сеть обучаться более устойчивым признакам и предотвращает переобучение. 4
• Аугментация данных. 4 Создаются новые тренировочные данные путём изменения существующих (например, повороты, масштабирование, отражение изображений). 4 Это помогает увеличить размер тренировочного набора и сделать модель более устойчивой к изменениям. 4

Также для упрощения медицинских данных и снижения переобучения моделей используют анализ главных компонентов (PCA). 3 Этот метод сокращает количество функций, сохраняя при этом самую важную информацию. 3