Regularización (L1, L2)

Regularización (L1, L2)

La regularización es un tipo de optimización del modelo utilizado en el aprendizaje automático que ayuda a evitar el sobreajuste. El sobreajuste es un problema en el que un modelo se adapta demasiado a las particularidades del conjunto de datos de entrenamiento, en lugar de generalizar a datos nuevos y desconocidos. La regularización ayuda a combatir este problema y puede ayudar a los modelos a realizar predicciones precisas.

Dos tipos comunes de regularización son L1 y L2.

Regularización L1

También conocida como regresión LASSO, la regularización L1 es una técnica que se utiliza para reducir la complejidad de un modelo. Para ello, reduce las ponderaciones asociadas a algunos de los parámetros, lo que a su vez elimina del modelo las características poco frecuentes, ruidosas o irrelevantes. Esto ayuda a que el modelo sea más generalizado y menos propenso al sobreajuste. Además, la regularización L1 también facilita la selección de características.

Regularización L2

A diferencia de la regularización L1, la regularización L2 no reduce los pesos de algunos de los parámetros. En su lugar, añade un término de penalización que penaliza los pesos grandes. De este modo, la regularización L2 fomenta que las ponderaciones sean lo más pequeñas posible, lo que a su vez ayuda a reducir la complejidad del modelo. Además, como el término de penalización sólo penaliza los pesos grandes, permite modelos no lineales, algo que la regularización L1 no permite.

Conclusión

La regularización ayuda a optimizar los modelos de aprendizaje automático evitando el sobreajuste y facilitando la selección de características. Los dos tipos más comunes de regularización son L1 y L2, que tienen enfoques ligeramente diferentes para reducir la complejidad del modelo. El uso de técnicas de regularización puede ayudar a mejorar la precisión y fiabilidad de los modelos de aprendizaje automático.