Le tecniche per prevenire l'overfitting nell'apprendimento automatico includono la regolarizzazione, l'aumento dei dati, l'arresto anticipato, l'insieme e il test 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 i dati esistenti per ridurre l'overfitting. L'arresto anticipato e l'assemblaggio comportano rispettivamente la selezione del modello migliore in base a determinati criteri o la combinazione di modelli diversi. Infine, testare vari iperparametri è un processo di selezione degli iperparametri ideali per un modello per garantire i migliori risultati.
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