मशीन लर्निंग मॉडल में ओवरफिटिंग को रोकने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है। ओवरफिटिंग तब होता है जब मॉडल को प्रशिक्षण डेटा पर बहुत अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप मॉडल के मूल्य में खराब प्रदर्शन होता है, जो बड़े वजन को हतोत्साहित करता है और इस प्रकार मॉडल को प्रशिक्षण पैरामीटर को बहुत बारीकी से फिट करने से रोकता है। क्रॉस-वैलिडेशनः इस तकनीक में डेटा को विभिन्न उपसमूहों में विभाजित करना और फिर मॉडल को एक उपसमूह पर परीक्षण करते हुए एक उपसमूह पर मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है। ओवरफिटिंग को रोकने के लिए, एक मॉडल को ओवरफिटिंग से बचने में मदद मिल सकती है।
मशीन लर्निंग में ओवरफिटिंग को रोकने के लिए तकनीकों का वर्णन करें