Существует несколько способов избежать переобучения:
Использовать более простые модели. Если ваша модель слишком сложна, она может переобучиться на тренировочных данных, что приведет к плохим результатам на тестовых данных. Поэтому использование более простых моделей может помочь избежать этой проблемы.
Использовать регуляризацию. Регуляризация - это метод, который помогает снизить переобучение, добавляя штраф к большим весам модели. Это заставляет модель выбирать более простые веса и избегать переобучения.
Использовать больше данных. Если у вас есть мало данных для обучения модели, вы можете столкнуться с проблемой переобучения. Попытайтесь найти больше данных, чтобы обучить свою модель и избежать переобучения.
Использовать случайный отбор. Если данные имеют сильную корреляцию, вы можете случайно выбирать данные для обучения. Это позволяет избежать переобучения при использовании значительного количества данных.