Методы регуляризации, такие как L1 и L2, используются для предотвращения переобучения в моделях машинного обучения путем штрафования больших коэффициентов.
Регуляризация L1, также известная как регуляризация Лассо, добавляет штрафной член, пропорциональный абсолютному значению коэффициентов признаков. Он поощряет разреженность, сводя некоторые коэффициенты точно к нулю, эффективно выполняя выбор признаков за счет исключения менее важных признаков. Эта возможность выбора функций делает регуляризацию L1 особенно полезной при работе с наборами данных с большим количеством функций, поскольку она помогает упростить модели, сосредоточив внимание на наиболее важных функциях. В результате упрощение модели уменьшает переобучение.
С другой стороны, регуляризация L2, также известная как регуляризация Риджа, добавляет штрафной член, пропорциональный квадрату коэффициентов признаков. Он не заставляет коэффициенты становиться точно равными нулю, а вместо этого сжимает их до нуля, в результате чего все функции в некоторой степени вносят вклад в модель. Регуляризация L2 эффективна при обработке мультиколлинеарности и обычно приводит к более стабильным, но менее разреженным моделям по сравнению с регуляризацией L1.
Сценарии, в которых регуляризация L1 может быть более выгодной, включают:
-
Наборы данных большой размерности с множеством функций. При работе с наборами данных с большим пространством объектов регуляризация L1 помогает автоматически выбирать объекты, улучшая интерпретируемость и производительность модели.
-
Когда ожидается разреженность функций: в областях, где ожидается, что только несколько функций будут действительно влиятельными, регуляризация L1 может эффективно идентифицировать эти функции и сосредоточиться на них.
Однако регуляризация L1 может быть менее эффективной в сценариях, где:
-
Предполагается, что все функции важны: если есть убеждение, что большинство функций релевантны и исключение какой-либо из них может привести к потере информации, L1 может быть не лучшим выбором, поскольку он имеет тенденцию устанавливать коэффициенты на ноль.
-
Набор данных имеет проблемы мультиколлинеарности: регуляризация L2 лучше подходит для решения проблем мультиколлинеарности, чем регуляризация L1.
На практике комбинация регуляризации L1 и L2, известная как регуляризация Elastic Net, может использоваться для получения преимуществ от обоих методов, используя разреженность L1 и стабильность L2.
