Regolarizzazione (L1, L2)

Regolarizzazione (L1, L2)

La regolarizzazione è un tipo di ottimizzazione del modello utilizzato nell'apprendimento automatico che aiuta a prevenire l'overfitting. L'overfitting è un problema in cui un modello diventa troppo attento alle particolarità del set di dati di addestramento, invece di generalizzare a nuovi dati non visti. La regolarizzazione aiuta a combattere questo problema e può aiutare i modelli a fare previsioni accurate.

Due tipi comuni di regolarizzazione sono L1 e L2.

Regolarizzazione L1

Nota anche come regressione LASSO, la regolarizzazione L1 è una tecnica utilizzata per ridurre la complessità di un modello. Lo fa riducendo i pesi associati ad alcuni parametri, eliminando così dal modello le caratteristiche poco frequenti, rumorose o irrilevanti. In questo modo il modello diventa più generalizzato e meno incline all'over-fitting. Inoltre, la regolarizzazione L1 facilita la selezione delle caratteristiche.

Regolarizzazione L2

A differenza della regolarizzazione L1, la regolarizzazione L2 non riduce i pesi di alcuni parametri. Al contrario, aggiunge un termine di penalità che penalizza i pesi grandi. In questo modo, la regolarizzazione L2 incoraggia i pesi a rimanere il più piccoli possibile, contribuendo così a ridurre la complessità del modello. Inoltre, poiché il termine di penalizzazione penalizza solo i pesi grandi, consente di realizzare modelli non lineari, cosa che la regolarizzazione L1 non consente.

Conclusione

La regolarizzazione aiuta a ottimizzare i modelli di apprendimento automatico, evitando l'over-fitting e facilitando la selezione delle caratteristiche. I due tipi più comuni di regolarizzazione sono L1 e L2, che hanno approcci leggermente diversi per ridurre la complessità del modello. L'utilizzo di tecniche di regolarizzazione può contribuire a migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli di apprendimento automatico.