Rollen til L1- og L2-regularisering i å forhindre overtilpasning og forbedre modellgeneralisering

Oppdatert på June 22, 2024 2 minutter lest

Rollen til L1- og L2-regularisering i å forhindre overtilpasning og forbedre modellgeneralisering cover image

Regularisering refererer til et sett med teknikker som brukes for å forhindre overtilpasning og forbedre generaliseringen av en modell. Overtilpasning oppstår når en modell lærer treningsdataene for godt, og fanger opp støy og spesifikke detaljer som ikke gjelder nye, usynlige data. Regularisering bidrar til å kontrollere dette ved å legge til en straffeterm til modellens objektive funksjon, og fraråder altfor komplekse modeller.

To vanlige typer regularisering er L1- og L2-regularisering:

L1-regularisering (lasso-regresjon):

  • L1-regularisering legger til et straffeledd til kostnadsfunksjonen lik absoluttverdiene av modellens koeffisienter.

  • Det oppmuntrer sparsomhet i modellen ved å krympe noen koeffisienter til nøyaktig null, og effektivt utføre funksjonsvalg.

  • Den resulterende modellen er enklere og lettere å tolke, siden den velger bare de viktigste funksjonene mens den forkaster mindre relevante.

L2 Regularization (Ridge Regresjon):

  • L2-regularisering legger til et straffeledd til kostnadsfunksjonen lik kvadrerte størrelser av modellens koeffisienter.

  • Den har en tendens til å krympe koeffisientene til mindre viktige funksjoner mot null, men den setter dem sjelden nøyaktig til null.

  • L2-regularisering er effektiv for å forhindre overtilpasning ved å straffe store vekter og dermed redusere modellens kompleksitet.

Både L1- og L2-regulariseringsteknikker hjelper til med å redusere overtilpasning og forbedre modellens evne til å generalisere til usynlige data. Valget mellom L1 og L2-regularisering avhenger ofte av det spesifikke problemet, karakteren av funksjonene og ønsket resultat. Lasso (L1)-regularisering, med egenskapsvalgegenskapen, foretrekkes når det er behov for å identifisere de mest relevante egenskapene. Ridge (L2)-regularisering er egnet når alle funksjoner er potensielt viktige, og det er å foretrekke å redusere virkningen uten å eliminere dem helt. I tillegg kan en kombinasjon av begge teknikkene, kjent som Elastic Net-regularisering, brukes til å dra nytte av både L1- og L2-regularisering samtidig.