Некоторые методы уменьшения дисперсии в наборе данных:

• Увеличение объёма выборки. 1 Чем больше данных, тем точнее оценка. 1
• Методы сглаживания. 1 Например, метод наименьших квадратов или его вариации. 1 Эти методы помогают уменьшить влияние отдельных выбросов, но не всегда справляются с систематическими ошибками. 1
• Методы регуляризации. 13 Например, Ridge и Lasso регрессии, которые добавляют штраф за сложность модели и таким образом снижают дисперсию. 1
• Бэггинг. 3 Ансамблевый метод, основанный на объединении нескольких простых моделей для создания одной устойчивой и надёжной модели. 3 Поскольку отдельные модели обучаются на немного разных данных, их ошибки частично компенсируют друг друга при агрегировании, в результате чего общая вариативность уменьшается. 3
• Кросс-валидация. 3 Разделение датасета на несколько подмножеств и последовательное обучение модели на этих подмножествах, что позволяет более точно оценить её способность к обобщению на новых данных. 3