La regolarizzazione si riferisce a un insieme di tecniche utilizzate per prevenire l'overfitting e migliorare la generalizzazione di un modello. L'overfitting si verifica quando un modello apprende troppo bene i dati di addestramento, catturando rumore e dettagli specifici che non si applicano ai nuovi dati non visti. La regolarizzazione aiuta a controllare questo fenomeno aggiungendo un termine di penalità alla funzione obiettivo del modello, scoraggiando modelli troppo complessi.
Due tipi comuni di regolarizzazione sono la regolarizzazione L1 e L2:
Regolarizzazione L1 (Lasso Regressione):
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La regolarizzazione L1 aggiunge alla funzione di costo un termine di penalizzazione pari ai valori assoluti dei coefficienti del modello.
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Incoraggia la sparsità del modello riducendo alcuni coefficienti esattamente a zero, effettuando di fatto una selezione delle caratteristiche.
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Il modello risultante è più semplice e più facile da interpretare, poiché seleziona solo le caratteristiche più importanti, scartando quelle meno rilevanti.
Regolarizzazione L2 (Ridge Regression):
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La regolarizzazione L2 aggiunge alla funzione di costo un termine di penalizzazione pari al quadrato dei coefficienti del modello.
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Tende a ridurre a zero i coefficienti delle caratteristiche meno importanti, ma raramente li azzera.
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La regolarizzazione L2 è efficace nel prevenire l'overfitting penalizzando i pesi grandi e, quindi, riducendo la complessità del modello.
Entrambe le tecniche di regolarizzazione L1 e L2 aiutano a ridurre l'overfitting e a migliorare la capacità del modello di generalizzarsi a dati non visti. La scelta tra la regolarizzazione L1 e L2 dipende spesso dal problema specifico, dalla natura delle caratteristiche e dal risultato desiderato. La regolarizzazione Lasso (L1), con la sua proprietà di selezione delle caratteristiche, è preferita quando è necessario identificare le caratteristiche più rilevanti. La regolarizzazione Ridge (L2) è adatta quando tutte le caratteristiche sono potenzialmente importanti e si preferisce ridurne l'impatto senza eliminarle del tutto. Inoltre, è possibile utilizzare una combinazione di entrambe le tecniche, nota come regolarizzazione Elastic Net, per sfruttare contemporaneamente la regolarizzazione L1 e L2.
