Модель оценки кредитных рисков показывает точность обучения 99%, но точность валидации всего 82%. Компании необходимо устранить этот разрыв в производительности перед развертыванием. Какие меры направлены на устранение переобучения и улучшение обобщения?

Высокая точность обучения при низкой точности валидации указывает на переобучение. Dropout и L1/L2 регуляризация — это эффективные методы борьбы с переобучением, которые помогают модели лучше обобщать данные, уменьшая зависимость от конкретных признаков или нейронов. K-кратная перекрестная проверка помогает получить более надежную оценку производительности модели на невидимых данных и убедиться в ее обобщающей способности. Добавление слоев увеличивает сложность, усугубляя переобучение. PCA уменьшает размерность, но не напрямую борется с переобучением. Расширение данных может помочь, но не является прямым методом борьбы с переобучением в данном контексте, а удаление дубликатов и стратифицированная выборка улучшают качество данных, но не решают проблему переобучения напрямую.