instruction: A gépi tanulásban a túlillesztés megelőzésére szolgáló technikák leírása
output: Számos technika létezik a gépi tanulási modellek túlillesztésének megakadályozására. Túlillesztés akkor fordul elő, ha egy modellt túl jól képezünk ki a képzési adatokon, ami rossz teljesítményt eredményez, amikor a modellt új adatokra alkalmazzuk. Az alábbiakban néhány gyakori technikát mutatunk be a túlillesztés kezelésére:
  
  1. Keresztellenőrzés: Ennek során az adatokat különböző részhalmazokra osztjuk fel, majd a modellt egy részhalmazon képezzük ki, míg egy másikon teszteljük. A modell különböző részhalmazokon történő validálásával biztosítható, hogy a modell jól általánosít, és nem túlilleszkedik.
  
  2. Szabályozás: Ez a technika egy büntető kifejezés hozzáadását jelenti a modell költségfüggvényéhez, amely elriasztja a nagy súlyokat, és így megakadályozza, hogy a modell túlságosan szorosan illeszkedjen a képzési adatokhoz.
  
  3. Korai leállítás: Ez a technika magában foglalja a modell teljesítményének megfigyelését egy validációs halmazon a képzés során, és a képzés leállítását, amikor a validációs halmazon mutatott teljesítmény romlani kezd, ami azt jelzi, hogy a modell kezd túlságosan illeszkedni a képzési adatokhoz.
  
  4. Jellemzők kiválasztása: Túlillesztés gyakran akkor fordulhat elő, ha a képzési példák számához képest túl sok bemeneti jellemző van. Azzal, hogy csak a legrelevánsabb jellemzőket választjuk ki a modellbe, megelőzhetjük a túlillesztést.
  
  5. A modell egyszerűsítése: Egy egyszerűbb, kevesebb paramétert tartalmazó modell használata szintén segíthet a túlillesztés megelőzésében. Például egy lineáris modell használata egy összetett nemlineáris modell helyett csökkentheti a túlillesztés valószínűségét.
  
  6. Összeállítás: Több, az adatok kissé eltérő részhalmazain képzett modell előrejelzéseinek kombinálása szintén segíthet a túlillesztés megelőzésében. E megközelítés lényege, hogy több modell előrejelzéseinek átlagolásával csökken a túlillesztés hatása bármelyik egyedi modellben.
  
  E technikák közül egy vagy több alkalmazásával segíthet megelőzni a túlillesztést és javíthatja a gépi tanulási modellek általánosítási teljesítményét.