Regularização (L1, L2)

Regularização (L1, L2)

A regularização é um tipo de otimização de modelo usado no aprendizado de máquina que ajuda a evitar o ajuste excessivo. O overfitting é um problema em que um modelo se torna muito sintonizado com as particularidades do conjunto de dados de treinamento, em vez de generalizar para dados novos e não vistos. A regularização ajuda a combater esse problema e pode ajudar os modelos a fazer previsões precisas.

Dois tipos comuns de regularização são L1 e L2.

Regularização L1

Também conhecida como regressão LASSO, a regularização L1 é uma técnica usada para reduzir a complexidade de um modelo. Ela faz isso diminuindo os pesos associados a alguns dos parâmetros, o que, por sua vez, remove do modelo recursos infrequentes, ruidosos ou irrelevantes. Isso ajuda o modelo a se tornar mais generalizado e menos propenso ao ajuste excessivo. Além disso, a regularização L1 também ajuda a facilitar a seleção de recursos.

Regularização L2

Diferentemente da regularização L1, a regularização L2 não reduz os pesos de alguns dos parâmetros. Em vez disso, ela acrescenta um termo de penalidade que penaliza os pesos grandes. Dessa forma, a regularização L2 incentiva os pesos a permanecerem tão pequenos quanto possível, o que, por sua vez, ajuda a reduzir a complexidade do modelo. Além disso, como o termo de penalidade penaliza apenas os pesos grandes, ele permite modelos não lineares, o que a regularização L1 não permite.

Conclusão

A regularização ajuda a otimizar os modelos de aprendizado de máquina, evitando o ajuste excessivo e facilitando a seleção de recursos. Os dois tipos mais comuns de regularização são L1 e L2, que têm abordagens ligeiramente diferentes para reduzir a complexidade do modelo. O uso de técnicas de regularização pode ajudar a melhorar a precisão e a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina.