Existuje několik technik, které lze použít k prevenci přeučení (overfitting) v machine learningu. Některé z nich zahrnují:
1. Cross-validation: Použití křížové validace k ověření výkonnosti modelu na různých částech datové sady.
2. Regularizace: Přidání penalizačního členu k funkci ztráty modelu, jako je například L1 nebo L2 regularizace.
3. Snížení složitosti modelu: Použití jednodušších modelů nebo omezení počtu parametrů modelu.
4. Early stopping: Zastavení trénování modelu, když se začne projevovat přeučení.
5. Dropout: Náhodné vypouštění neuronů během trénování neuronových sítí.
6. Data augmentation: Generování nových datových bodů z existujících dat pro rozšíření trénovací sady.
Tyto techniky mohou pomoci minimalizovat přeučení a zlepšit obecnost modelu.
Techniky pro prevenci přeučení v machine learningu zahrnují regularizaci, augmentaci dat, časné zastavení, ensembling a testování různých hyperparametrů. Regularizace je technika používaná k redukci složitosti modelu, zatímco augmentace dat zahrnuje generování nových dat perturbací existujících dat k redukci přeučení. Časné zastavení a ensembling zahrnují výběr nejlepšího modelu na základě určitých kritérií nebo kombinaci různých modelů. Nakonec, testování různých hyperparametrů je proces výběru ideálních hyperparametrů pro model k zajištění nejlepších výsledků.