Il ruolo della regolarizzazione L1 e L2 nella prevenzione dell'overfitting e nel miglioramento della generalizzazione del modello

Aggiornato su September 02, 2024 2 minuti a leggere

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, acquisendo rumore e dettagli specifici che non si applicano a dati nuovi e invisibili. La regolarizzazione aiuta a controllare questo problema aggiungendo un termine di penalità alla funzione obiettivo del modello, scoraggiando modelli eccessivamente complessi.

Due tipi comuni di regolarizzazione sono la regolarizzazione L1 e L2:

Regolarizzazione L1 (regressione lazo):

• La regolarizzazione L1 aggiunge un termine di penalità alla funzione di costo pari ai valori assoluti dei coefficienti del modello.

• incoraggia la scarsità nel modello riducendo alcuni coefficienti esattamente a zero, eseguendo in modo efficace la selezione delle caratteristiche.

• Il modello risultante è più semplice e facile da interpretare, poiché seleziona solo le caratteristiche più importanti scartando quelle meno rilevanti.

Regolarizzazione L2 (Regressione Ridge):

• La regolarizzazione L2 aggiunge un termine di penalità alla funzione di costo pari alle grandezze al quadrato dei coefficienti del modello.

• Tende a ridurre verso lo zero i coefficienti delle caratteristiche meno importanti, ma raramente li azzera esattamente.

• La regolarizzazione L2 è efficace nel prevenire l’overfitting penalizzando i pesi elevati 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 generalizzare ai dati invisibili. 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 della rete elastica, per sfruttare contemporaneamente la regolarizzazione L1 e L2.