Regularisatie (L1, L2)

Regularisatie (L1, L2)

Regularisatie is een vorm van modeloptimalisatie die wordt gebruikt bij machinaal leren en die Overfitting helpt voorkomen. Overfitting is een probleem waarbij een model te veel afgestemd raakt op de bijzonderheden van de trainingsdataset, in plaats van te generaliseren naar nieuwe, ongeziene gegevens. Regularisatie helpt dit tegen te gaan en kan modellen helpen nauwkeurige voorspellingen te doen.

Twee veel voorkomende soorten regularisatie zijn L1 en L2.

L1-Regularisatie

L1 regularisatie, ook bekend als LASSO regressie, is een techniek die wordt gebruikt om de complexiteit van een model te verminderen. Dit wordt gedaan door de gewichten die aan sommige parameters zijn gekoppeld te verkleinen, waardoor infrequente, lawaaierige of irrelevante kenmerken uit het model worden verwijderd. Hierdoor wordt het model algemener en minder vatbaar voor overpassen. Daarnaast helpt L1 regularisatie ook om kenmerkselectie eenvoudiger te maken.

L2-Regularisatie

In tegenstelling tot L1 regularisatie, worden bij L2 regularisatie de gewichten van sommige parameters niet verkleind. In plaats daarvan wordt een strafterm toegevoegd die grote gewichten bestraft. Op deze manier stimuleert L2 regularisatie om de gewichten zo klein mogelijk te houden, wat weer helpt om de complexiteit van het model te verminderen. Omdat de strafterm alleen grote gewichten bestraft, zijn bovendien niet-lineaire modellen mogelijk, wat met L1 regularisatie niet mogelijk is.

Conclusie

Regularisatie helpt bij het optimaliseren van machine-learningmodellen door overaanpassing te voorkomen en kenmerkselectie eenvoudiger te maken. De twee meest voorkomende vormen van regularisatie zijn L1 en L2, die een iets andere aanpak hebben om de complexiteit van het model te verminderen. Het gebruik van regularisatietechnieken kan de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van modellen voor machinaal leren helpen verbeteren.