Düzenli hale getirme (L1, L2)

Düzenli hale getirme (L1, L2)

Düzenli hale getirme, makine öğreniminde kullanılan ve Aşırı Uyumu önlemeye yardımcı olan bir tür model optimizasyonudur. Aşırı uyum, bir modelin yeni, görülmemiş verilere genelleme yapmak yerine eğitim veri kümesinin özelliklerine çok fazla uyum sağladığı bir sorundur. Düzenli hale getirme bununla mücadeleye yardımcı olur ve modellerin doğru tahminler yapmasına yardımcı olabilir.

İki yaygın düzenli hale getirme türü L1 ve L2'dir.

L1 Düzenlemesi

LASSO regresyonu olarak da bilinen L1 düzenlemesi, bir modelin karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Bunu, bazı parametrelerle ilişkili ağırlıkları küçülterek yapar ve bu da seyrek, gürültülü veya alakasız özellikleri modelden çıkarır. Bu, modelin daha genel hale gelmesine ve aşırı uyuma daha az eğilimli olmasına yardımcı olur. Buna ek olarak, L1 düzenlemesi özellik seçimini kolaylaştırmaya da yardımcı olur.

L2 Düzenlemesi

L1 düzenlileştirmenin aksine, L2 düzenlileştirme bazı parametrelerin ağırlıklarını küçültmez. Bunun yerine, büyük ağırlıkları cezalandıran bir ceza terimi ekler. Bu şekilde, L2 düzenlemesi ağırlıkları mümkün olduğunca küçük kalmaya teşvik eder ve bu da modelin karmaşıklığını azaltmaya yardımcı olur. Ayrıca, ceza terimi yalnızca büyük ağırlıkları cezalandırdığından, L1 düzenlileştirmenin izin vermediği doğrusal olmayan modellere izin verir.

Sonuç

Düzenli hale getirme, aşırı uyumu önleyerek ve özellik seçimini kolaylaştırarak makine öğrenimi modellerini optimize etmeye yardımcı olur. En yaygın iki düzenli hale getirme türü, modelin karmaşıklığını azaltmak için biraz farklı yaklaşımlara sahip olan L1 ve L2'dir. Düzenli hale getirme tekniklerinin kullanılması, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olabilir.