Регуляризация (L1, L2)

Регуляризация (L1, L2)

Регуляризация - это тип оптимизации модели, используемый в машинном обучении, который помогает предотвратить переподгонку. Переподгонка - это проблема, когда модель становится слишком приспособленной к особенностям обучающего набора данных, вместо того чтобы обобщать новые, невидимые данные. Регуляризация помогает бороться с этой проблемой и помогает моделям делать точные прогнозы.

Двумя распространенными типами регуляризации являются L1 и L2.

Регуляризация L1

Также известная как регрессия LASSO, регуляризация L1 - это метод, который используется для уменьшения сложности модели. Это достигается путем уменьшения весов, связанных с некоторыми параметрами, что в свою очередь удаляет из модели редкие, шумные или нерелевантные признаки. Это помогает модели стать более обобщенной и менее склонной к чрезмерной подгонке. Кроме того, регуляризация L1 также помогает облегчить отбор признаков.

Регуляризация L2

В отличие от регуляризации L1, регуляризация L2 не уменьшает веса некоторых параметров. Вместо этого она добавляет штрафной член, который наказывает большие веса. Таким образом, L2-регуляризация побуждает весовые коэффициенты оставаться как можно меньше, что, в свою очередь, помогает уменьшить сложность модели. Кроме того, поскольку штрафной член наказывает только большие веса, он позволяет использовать нелинейные модели, чего не позволяет делать L1-регуляризация.

Заключение

Регуляризация помогает оптимизировать модели машинного обучения, предотвращая чрезмерную подгонку и облегчая выбор признаков. Двумя наиболее распространенными типами регуляризации являются L1 и L2, которые имеют несколько разные подходы к уменьшению сложности модели. Использование методов регуляризации может помочь повысить точность и надежность моделей машинного обучения.