Regulariseringstekniker som L1 och L2 används för att förhindra överanpassning i maskininlärningsmodeller genom att straffa stora koefficienter.
L1-regularisering, även känd som Lasso-regularisering, lägger till en straffterm som är proportionell mot det absoluta värdet av koefficienterna för egenskaperna. Det uppmuntrar gleshet genom att driva vissa koefficienter till exakt noll, vilket effektivt utför funktionsval genom att eliminera mindre viktiga funktioner. Denna funktionsvalsförmåga gör L1-regularisering särskilt användbar när man hanterar datauppsättningar med ett stort antal funktioner, eftersom det hjälper till att förenkla modeller genom att fokusera på de mest relevanta funktionerna. Den resulterande modellförenklingen minskar övermontering.
Å andra sidan, L2-regularisering, även känd som Ridge-regularisering, lägger till en straffterm som är proportionell mot kvadraten på koefficienterna för egenskaperna. Det tvingar inte koefficienterna att bli exakt noll utan krymper dem istället mot noll, vilket gör att alla funktioner bidrar till modellen i viss utsträckning. L2-regularisering är effektiv för att hantera multikollinearitet och leder generellt till mer stabila men mindre glesa modeller jämfört med L1-regularisering.
Scenarier där L1-regularisering kan vara mer fördelaktigt inkluderar:
-
Högdimensionella datauppsättningar med många funktioner: När man hanterar datauppsättningar där funktionsutrymmet är stort, hjälper L1-regularisering till automatiskt val av funktioner, vilket förbättrar modelltolkbarhet och prestanda.
-
När funktionsspärrhet förväntas: På domäner där det förväntas att endast ett fåtal funktioner är verkligt inflytelserika, kan L1-regularisering effektivt identifiera och fokusera på dessa funktioner.
L1-regularisering kan dock vara mindre effektiv i scenarier där:
-
Alla funktioner antas vara viktiga: Om det finns en övertygelse om att de flesta funktioner är relevanta och att utesluta några kan orsaka förlust av information, kanske L1 inte är det bästa valet eftersom det tenderar att ställa koefficienter till noll.
-
Datauppsättningen har problem med multikollinearitet: L2-regularisering är bättre lämpad för att hantera multikollinearitetsproblem jämfört med L1-regularisering.
I praktiken kan en kombination av L1- och L2-regularisering, känd som Elastic Net-regularisering, användas för att dra nytta av båda teknikerna, vilket utnyttjar sparsiteten i L1 och stabiliteten i L2.
