防止模型过拟合的方法及编程实现

过拟合是机器学习中常见的问题，指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上表现不佳的情况。为了解决过拟合问题，我们可以采取以下几种方法，并提供相应的编程实现。

1. 数据集扩充（Data Augmentation）：
   数据集扩充是一种通过对训练数据进行变换和增强来增加样本数量的方法。这有助于使模型更加泛化，减少过拟合的风险。常用的数据增强操作包括图像翻转、旋转、缩放、平移等。下面是一个使用Keras库实现数据集扩充的例子：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建数据增强生成器
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20