Зачем нужна регуляризация в моделях?

Регуляризация в моделях машинного обучения нужна для предотвращения переобучения (overfitting). Она добавляет штраф за сложность модели, заставляя её быть проще и обобщать лучше на новых данных.

Основные эффекты регуляризации:

• Снижает величину коэффициентов модели, уменьшая влияние менее значимых признаков.
• Помогает избежать слишком точного подгонки под обучающую выборку, что улучшает качество на тестовых данных.

Пример популярных методов регуляризации:

• L1-регуляризация (Lasso) — добавляет сумму абсолютных значений коэффициентов к функции потерь, способствует разреженности модели.
• L2-регуляризация (Ridge) — добавляет сумму квадратов коэффициентов, сглаживает веса.

Пример на Python с использованием L2-регуляризации в линейной регрессии:

from sklearn.linear_model import Ridge

model = Ridge(alpha=1.0)  # alpha — коэффициент регуляризации
model.fit(X_train, y_train)