Descrivi le tecniche per prevenire l'overfitting nel machine learning.
Le tecniche per prevenire l'overfitting nel machine learning includono la regolarizzazione, l'aumento dei dati, l'arresto anticipato, l'ensemble e la prova di vari iperparametri. La regolarizzazione è una tecnica utilizzata per ridurre la complessità del modello, mentre l'aumento dei dati implica la generazione di nuovi dati perturbando quelli esistenti per ridurre l'overfitting. L'arresto anticipato e l'ensemble implicano la selezione del miglior modello in base a determinati criteri o la combinazione di diversi modelli, rispettivamente. Infine, la prova di vari iperparametri è un processo di selezione degli iperparametri ideali per un modello per garantire i migliori risultati.