過学習を防ぐためにはデータを増やすことが効果的です．
また，機械学習アルゴリズムのなかには，過学習しにくくするためのハイパーパラメータを持つものもあります．

それでは，過学習しているかを，手元のデータだけからどのように確認すればよいでしょうか．
そのためには，交差検証（Cross validation）という手法がよく用いられます．
手元のデータをk個に分割し，そのうちのk-1個分のデータを手元のデータとして学習用に，残りを未知のデータとして評価用にします．
そして，未知のデータとして扱うデータを変更しながら学習，評価をk回くり返し，評価結果の平均値を未知のデータに対する性能の推定値とします．この手法をk分割交差検証（k-fold cross validation）と呼びます．