De rol van L1- en L2-regularisatie bij het voorkomen van overfitting en het verbeteren van modelgeneralisatie

Bijgewerkt op June 22, 2024 2 Minuten lezen

Regularisatie verwijst naar een reeks technieken die worden gebruikt om overfitting te voorkomen en de generalisatie te verbeteren van een model. Overfitting vindt plaats wanneer een model de trainingsgegevens te goed leert, waardoor ruis en specifieke details worden vastgelegd die niet van toepassing zijn op nieuwe, onzichtbare gegevens. Regularisatie helpt dit onder controle te houden door een strafterm toe te voegen aan de objectieve functie van het model, waardoor al te complexe modellen worden ontmoedigd.

Twee veel voorkomende soorten regularisaties zijn L1- en L2-regularisatie:

L1-regularisatie (Lasso-regressie):

• L1-regularisatie voegt een strafterm toe aan de kostenfunctie die gelijk is aan de absolute waarden van de coëfficiënten van het model.

• Het moedigt spaarzaamheid in het model aan door sommige coëfficiënten terug te brengen tot precies nul, waardoor kenmerkselectie effectief wordt uitgevoerd.

• Het resulterende model is eenvoudiger en gemakkelijker te interpreteren, omdat het alleen de belangrijkste kenmerken selecteert en minder relevante kenmerken weglaat.

L2-regularisatie (ridge-regressie):

• L2-regularisatie voegt een strafterm toe aan de kostenfunctie die gelijk is aan de kwadratische grootheden van de coëfficiënten van het model.

• Het heeft de neiging de coëfficiënten van minder belangrijke kenmerken terug te brengen naar nul, maar stelt ze zelden precies op nul.

• L2-regularisatie is effectief in het voorkomen van overfitting door grote gewichten te bestraffen en daardoor de complexiteit van het model te verminderen.

Zowel L1- als L2-regularisatietechnieken helpen bij het verminderen van overfitting en het verbeteren van het vermogen van het model om te generaliseren naar onzichtbare gegevens. De keuze tussen L1- en T2-regularisatie hangt vaak af van het specifieke probleem, de aard van de kenmerken en het gewenste resultaat. Lasso (L1)-regularisatie, met zijn kenmerkselectie-eigenschap, heeft de voorkeur wanneer het nodig is om de meest relevante kenmerken te identificeren. Ridge (L2)-regularisatie is geschikt wanneer alle kenmerken potentieel belangrijk zijn en de voorkeur wordt gegeven aan het verminderen van de impact ervan zonder ze volledig te elimineren. Bovendien kan een combinatie van beide technieken, bekend als Elastic Net-regularisatie, worden gebruikt om tegelijkertijd te profiteren van zowel L1- als L2-regularisatie.