Чӣ тавр ба омӯзиши зиёдатӣ муқобилат кардан ва чӣ гуна мубориза бурдан бо он?

Overfitting (ҳаддан ташқари мослашиш) — бу машинани ўрганиш моделининг машқ маълумотларига жуда яхши мослашиб, шовқин ва тасодифий ўзгаришларни ҳам ўз ичига олиб, янги маълумотларга ёмон умумлашиши ҳолати.

Overfitting билан курашиш усуллари:

• Кўпроқ маълумотдан фойдаланиш.
• Регуляризация (L1, L2) — моделнинг мураккаблигини жазолаш.
• Эрта тўхтатиш — машқни тўхтатиш, валидатсияда сифат ёмонлашиб бошлаганда.
• Крос-валидатсия — умумлаштириш қобилиятини баҳолаш учун.
• Модел мураккаблигини камайтириш — масалан, параметрлар сонини қисқартириш.
• Маълумотларни кўпайтириш — қўшимча машқ намуналари яратиш.

Pythonда sklearn ёрдамида регуляризация мисоли:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # L2 регуляризация
model.fit(X_train, y_train)