Что такое переобучение и как его можно предотвратить?

Переобучение (overfitting) — это ситуация, когда модель машинного обучения слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, включая шум и случайные колебания, и из-за этого плохо обобщает на новые данные.

Как предотвратить переобучение:

• Использовать больше данных для обучения.
• Применять регуляризацию (L1, L2), которая штрафует сложные модели.
• Использовать методы отбора признаков, чтобы убрать нерелевантные данные.
• Применять кросс-валидацию для оценки модели.
• Использовать раннюю остановку (early stopping) при обучении нейросетей.
• Упрощать модель (меньше параметров).

Например, при обучении нейронной сети можно отслеживать ошибку на валидационном наборе и остановить обучение, когда она перестает уменьшаться, чтобы избежать переобучения.