Τεχνικές τακτοποίησης όπως το L1 και το L2 χρησιμοποιούνται για την αποφυγή της υπερπροσαρμογής σε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης τιμωρώντας μεγάλους συντελεστές.
Η τακτοποίηση L1, γνωστή και ως τακτοποίηση λάσο, προσθέτει έναν όρο ποινής ανάλογο με την απόλυτη τιμή των συντελεστών των χαρακτηριστικών. Ενθαρρύνει την αραιότητα οδηγώντας ορισμένους συντελεστές ακριβώς στο μηδέν, εκτελώντας αποτελεσματικά την επιλογή χαρακτηριστικών εξαλείφοντας λιγότερο σημαντικά χαρακτηριστικά. Αυτή η δυνατότητα επιλογής χαρακτηριστικών καθιστά την τακτοποίηση L1 ιδιαίτερα χρήσιμη όταν πρόκειται για σύνολα δεδομένων με μεγάλο αριθμό χαρακτηριστικών, καθώς βοηθά στην απλοποίηση των μοντέλων εστιάζοντας στα πιο σχετικά χαρακτηριστικά. Η προκύπτουσα απλοποίηση του μοντέλου μειώνει την υπερπροσαρμογή.
Από την άλλη πλευρά, η τακτοποίηση L2, γνωστή και ως τακτοποίηση Ridge, προσθέτει έναν όρο ποινής ανάλογο με το τετράγωνο των συντελεστών των χαρακτηριστικών. Δεν αναγκάζει τους συντελεστές να γίνουν ακριβώς μηδέν, αλλά αντίθετα τους συρρικνώνει προς το μηδέν, κάνοντας όλα τα χαρακτηριστικά να συμβάλλουν στο μοντέλο σε κάποιο βαθμό. Η τακτοποίηση L2 είναι αποτελεσματική στον χειρισμό της πολυσυγγραμμικότητας και γενικά οδηγεί σε πιο σταθερά αλλά λιγότερο αραιά μοντέλα σε σύγκριση με την τακτοποίηση L1.
Τα σενάρια όπου η τακτοποίηση L1 μπορεί να είναι πιο επωφελής περιλαμβάνουν:
-
Σύνολα δεδομένων υψηλών διαστάσεων με πολλά χαρακτηριστικά: Όταν ασχολείστε με σύνολα δεδομένων όπου ο χώρος χαρακτηριστικών είναι μεγάλος, η τακτοποίηση L1 βοηθά στην αυτόματη επιλογή χαρακτηριστικών, βελτιώνοντας την ερμηνεία και την απόδοση του μοντέλου.
-
Όταν αναμένεται αραιότητα χαρακτηριστικών: Σε τομείς όπου αναμένεται ότι μόνο μερικές λειτουργίες έχουν πραγματικά επιρροή, η τακτοποίηση L1 μπορεί να εντοπίσει αποτελεσματικά και να εστιάσει σε αυτά τα χαρακτηριστικά.
Ωστόσο, η τακτοποίηση L1 μπορεί να είναι λιγότερο αποτελεσματική σε σενάρια όπου:
-
Όλα τα χαρακτηριστικά θεωρούνται σημαντικά: Εάν υπάρχει η πεποίθηση ότι τα περισσότερα χαρακτηριστικά είναι σχετικά και ότι η εξαίρεση οποιωνδήποτε μπορεί να προκαλέσει απώλεια πληροφοριών, το L1 μπορεί να μην είναι η καλύτερη επιλογή, καθώς τείνει να μηδενίζει τους συντελεστές.
-
Το σύνολο δεδομένων έχει ζητήματα πολυσυγγραμμικότητας: Η τακτοποίηση L2 είναι πιο κατάλληλη για τον χειρισμό προβλημάτων πολυσυγγραμμικότητας σε σύγκριση με την τακτοποίηση L1.
Στην πράξη, ένας συνδυασμός τακτοποίησης L1 και L2, γνωστός ως Elastic Net regularization, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να επωφεληθεί και από τις δύο τεχνικές, αξιοποιώντας την αραιότητα του L1 και τη σταθερότητα του L2.
