Модель машинного обучения хорошо предсказывает отток клиентов на обучающих данных, но плохо работает на новых данных. Какое изменение с наибольшей вероятностью исправит эту проблему переобучения?

Модель, которая хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых данных, страдает от переобучения. Переобучение означает, что модель слишком сложна и запомнила обучающие данные, включая шум, вместо того чтобы изучить общие закономерности. Увеличение параметра регуляризации (например, L1 или L2) наказывает модель за слишком большие веса, тем самым уменьшая ее сложность и предотвращая переобучение. Это помогает модели лучше обобщать на новые, невидимые данные. Уменьшение параметра регуляризации сделает модель еще более сложной, усугубляя переобучение. Добавление большего количества входных признаков может увеличить сложность модели и потенциально усилить переобучение, если признаки нерелевантны или их слишком много. Обучение модели в течение большего количества эпох также может привести к переобучению, если модель уже достигла оптимальной производительности на обучающих данных.