Rollen för L1- och L2-regularisering för att förhindra överanpassning och förbättra modellgeneralisering

Uppdaterad på June 22, 2024 2 minuter läst

Rollen för L1- och L2-regularisering för att förhindra överanpassning och förbättra modellgeneralisering cover image

Regularisering hänvisar till en uppsättning tekniker som används för att förebygga överanpassning och förbättra generaliseringen av en modell. Överanpassning uppstår när en modell lär sig träningsdata för väl, fångar upp brus och specifika detaljer som inte gäller ny, osynlig data. Regularisering hjälper till att kontrollera detta genom att lägga till en straffterm till modellens objektiva funktion, vilket motverkar alltför komplexa modeller.

Två vanliga typer av regularisering är L1 och L2 regularisering:

L1 Regularization (lasso regression):

  • L1-regularisering lägger till en straffterm till kostnadsfunktionen lika med absoluta värden på modellens koefficienter.

  • Det uppmuntrar gleshet i modellen genom att krympa vissa koefficienter till exakt noll, och effektivt utföra funktionsval.

  • Den resulterande modellen är enklare och lättare att tolka, eftersom den enbart väljer ut de viktigaste funktionerna samtidigt som den kasserar mindre relevanta.

L2 Regularization (Ridge Regression):

  • L2-regularisering lägger till en straffterm till kostnadsfunktionen lika med kvadratstorlekarna av modellens koefficienter.

  • Det tenderar att krympa koefficienterna för mindre viktiga egenskaper mot noll, men det sätter dem sällan exakt till noll.

  • L2-regularisering är effektiv för att förhindra överanpassning genom att straffa stora vikter och därför minska modellens komplexitet.

Både L1- och L2-regulariseringstekniker hjälper till att minska överanpassning och förbättrar modellens förmåga att generalisera till osynliga data. Valet mellan L1 och L2-regularisering beror ofta på det specifika problemet, egenskapernas karaktär och det önskade resultatet. Lasso (L1)-regularisering, med dess egenskapsvalsegenskap, är att föredra när det finns ett behov av att identifiera de mest relevanta egenskaperna. Ridge (L2)-reglering är lämplig när alla funktioner är potentiellt viktiga och att minska deras påverkan utan att eliminera dem helt är att föredra. Dessutom kan en kombination av båda teknikerna, känd som Elastic Net-regularisering, användas för att dra fördel av både L1- och L2-regularisering samtidigt.