Como evitar overfitting nos modelos de propensão?

Para evitar overfitting nos modelos de propensão, você pode seguir algumas estratégias: 1. Divisão de Dados: Separe seus dados em conjuntos de treinamento e teste. Isso ajuda a avaliar a performance do modelo em dados não vistos. 2. Validação Cruzada: Utilize validação cruzada para garantir que o modelo generalize bem em diferentes subconjuntos de dados. 3. Regularização: Aplique técnicas de regularização, como L1 (Lasso) ou L2 (Ridge), para penalizar a complexidade do modelo. 4. Redução de Dimensionalidade: Considere usar técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais) para reduzir o número de variáveis e evitar a complexidade excessiva. 5. Simplificação do Modelo: Opte por modelos mais simples que capturam a essência dos dados sem se ajustar demais a ruídos. 6. Aumento de Dados: Se possível, aumente o conjunto de dados com mais exemplos para ajudar o modelo a aprender padrões mais gerais. 7. Monitoramento de Performance: Acompanhe métricas de performance em dados de validação para identificar sinais de overfitting durante o treinamento. Essas práticas ajudam a garantir que o modelo de propensão seja robusto e capaz de generalizar bem para novos dados.