Regulariseringsteknikker som L1 og L2 bruges til at forhindre overfitting i maskinlæringsmodeller ved at straffe store koefficienter.
L1-regularisering, også kendt som Lasso-regularisering, tilføjer et strafudtryk, der er proportionalt med den absolutte værdi af koefficienterne for funktionerne. Det tilskynder til sparsomhed ved at køre nogle koefficienter til præcis nul, hvilket effektivt udfører funktionsvalg ved at eliminere mindre vigtige funktioner. Denne funktionsudvælgelsesevne gør L1-regularisering særligt nyttig, når man håndterer datasæt med et stort antal funktioner, da det hjælper med at forenkle modeller ved at fokusere på de mest relevante funktioner. Den resulterende modelforenkling reducerer overfitting.
På den anden side tilføjer L2-regularisering, også kendt som Ridge-regularisering, et strafudtryk, der er proportionalt med kvadratet af koefficienterne for funktionerne. Det tvinger ikke koefficienter til at blive nøjagtigt nul, men krymper dem i stedet mod nul, hvilket får alle funktioner til at bidrage til modellen til en vis grad. L2-regularisering er effektiv til at håndtere multikollinearitet og fører generelt til mere stabile, men mindre sparsomme modeller sammenlignet med L1-regularisering.
Scenarier, hvor L1-regularisering kan være mere fordelagtig, omfatter:
-
Højdimensionelle datasæt med mange funktioner: Når man beskæftiger sig med datasæt, hvor funktionspladsen er stor, hjælper L1-regularisering med automatisk funktionsvalg, hvilket forbedrer modellens fortolkning og ydeevne.
-
Når funktion sparsomhed forventes: På domæner, hvor det forventes, at kun nogle få funktioner er virkelig indflydelsesrige, kan L1-regularisering effektivt identificere og fokusere på disse funktioner.
L1-regularisering kan dog være mindre effektiv i scenarier, hvor:
-
Alle funktioner antages at være vigtige: Hvis der er en overbevisning om, at de fleste funktioner er relevante og udelukker nogen, der kan forårsage tab af information, er L1 muligvis ikke det bedste valg, da det har en tendens til at sætte koefficienter til nul.
-
Datasættet har problemer med multikollinearitet: L2-regularisering er bedre egnet til at håndtere multikolinearitetsproblemer sammenlignet med L1-regularisering.
I praksis kan en kombination af L1- og L2-regularisering, kendt som Elastic Net-regularisering, bruges til at drage fordel af begge teknikker, der udnytter sparsiteten af L1 og stabiliteten af L2.
