如何避免机器学习中的过拟合：6种常见方法

数据集划分: 将数据集划分为训练集、验证集和测试集，训练模型时只使用训练集，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型的泛化能力。

正则化: 通过在损失函数中添加正则化项，限制模型参数的大小，避免过度拟合。

早停法: 在训练过程中，当验证集上的误差不再下降时停止训练，避免过拟合。

数据增强: 通过增加数据集的样本数量，避免模型对训练数据的过度拟合。

Dropout: 在训练过程中随机地将一部分神经元的输出置为0，强制模型学习更加鲁棒的特征，避免过拟合。

模型简化: 降低模型的复杂度，如减少神经网络的层数、减少神经元的个数等。