Die Rolle der L1- und L2-Regularisierung bei der Verhinderung einer Überanpassung und der Verbesserung der Modellgeneralisierung

Aktualisiert auf September 02, 2024 2 Minuten gelesen

Regularisierung bezieht sich auf eine Reihe von Techniken, die verwendet werden, um Überanpassung zu verhindern und die Generalisierung eines Modells zu verbessern. Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu gut lernt und dabei Rauschen und spezifische Details erfasst, die nicht auf neue, unsichtbare Daten zutreffen. Die Regularisierung hilft, dies zu kontrollieren, indem sie der Zielfunktion des Modells einen Strafterm hinzufügt und so übermäßig komplexe Modelle verhindert.

Zwei gängige Arten der Regularisierung sind die L1- und L2-Regularisierung:

L1-Regularisierung (Lasso-Regression):

• Die L1-Regularisierung fügt der Kostenfunktion einen Strafterm hinzu, der den absoluten Werten der Modellkoeffizienten entspricht.

• Es fördert die Sparsamkeit im Modell, indem es einige Koeffizienten auf genau Null schrumpft und so effektiv eine Merkmalsauswahl durchführt.

– Das resultierende Modell ist einfacher und leichter zu interpretieren, da es nur die wichtigsten Merkmale auswählt und weniger relevante verwirft.

L2-Regularisierung (Ridge-Regression):

• Die L2-Regularisierung fügt der Kostenfunktion einen Strafterm hinzu, der den quadratischen Größen der Koeffizienten des Modells entspricht.

• Die Koeffizienten weniger wichtiger Merkmale werden tendenziell in Richtung Null verkleinert, sie werden jedoch selten genau auf Null gesetzt.

• Die L2-Regularisierung verhindert effektiv eine Überanpassung, indem sie große Gewichte bestraft und somit die Komplexität des Modells verringert.

Sowohl L1- als auch L2-Regularisierungstechniken tragen dazu bei, Überanpassungen zu reduzieren und die Fähigkeit des Modells zu verbessern, auf unsichtbare Daten zu verallgemeinern. Die Wahl zwischen L1- und L2-Regularisierung hängt häufig vom spezifischen Problem, der Art der Merkmale und dem gewünschten Ergebnis ab. Die Lasso-Regularisierung (L1) mit ihrer Merkmalsauswahleigenschaft wird bevorzugt, wenn die relevantesten Merkmale identifiziert werden müssen. Die Ridge-Regularisierung (L2) ist geeignet, wenn alle Funktionen potenziell wichtig sind und ihre Auswirkungen reduziert werden sollen, ohne sie vollständig zu eliminieren. Darüber hinaus kann eine Kombination beider Techniken, bekannt als Elastic Net-Regularisierung, verwendet werden, um gleichzeitig die Vorteile der L1- und L2-Regularisierung zu nutzen.