Regulariseringsteknikker som L1 og L2 brukes for å forhindre overtilpasning i maskinlæringsmodeller ved å straffe store koeffisienter.
L1-regularisering, også kjent som Lasso-regularisering, legger til et straffeledd proporsjonalt med den absolutte verdien av koeffisientene til funksjonene. Det oppmuntrer til sparsomhet ved å kjøre noen koeffisienter til nøyaktig null, og effektivt utføre funksjonsvalg ved å eliminere mindre viktige funksjoner. Denne funksjonen for valg av funksjoner gjør L1-regularisering spesielt nyttig når du arbeider med datasett med et stort antall funksjoner, siden det hjelper til med å forenkle modeller ved å fokusere på de mest relevante funksjonene. Den resulterende modellforenklingen reduserer overtilpasning.
På den annen side legger L2-regularisering, også kjent som Ridge-regularisering, til et straffeledd proporsjonalt med kvadratet av koeffisientene til funksjonene. Det tvinger ikke koeffisientene til å bli nøyaktig null, men krymper dem i stedet mot null, noe som gjør at alle funksjoner bidrar til modellen til en viss grad. L2-regularisering er effektiv for å håndtere multikollinearitet og fører generelt til mer stabile, men mindre sparsomme modeller sammenlignet med L1-regularisering.
Scenarier der L1-regularisering kan være mer fordelaktig inkluderer:
-
Høydimensjonale datasett med mange funksjoner: Når du arbeider med datasett der funksjonsplassen er stor, hjelper L1-regularisering med automatisk funksjonsvalg, og forbedrer modelltolkbarhet og ytelse.
-
Når funksjonsspredning forventes: I domener der det forventes at bare noen få funksjoner er virkelig innflytelsesrike, kan L1-regularisering effektivt identifisere og fokusere på disse funksjonene.
Imidlertid kan L1-regularisering være mindre effektiv i scenarier der:
-
Alle funksjoner antas å være viktige: Hvis det er en tro på at de fleste funksjoner er relevante og utelukker noen som kan føre til tap av informasjon, er kanskje ikke L1 det beste valget ettersom den har en tendens til å sette koeffisientene til null.
-
Datasettet har problemer med multikollinearitet: L2-regularisering er bedre egnet for å håndtere multikollinearitetsproblemer sammenlignet med L1-regularisering.
I praksis kan en kombinasjon av L1- og L2-regularisering, kjent som Elastic Net-regularisering, brukes til å dra nytte av begge teknikkene, og utnytte sparsomheten til L1 og stabiliteten til L2.
