Warum ist Regularisierung in Modellen notwendig?

Die Regularisierung in maschinellen Lernmodellen ist notwendig, um Überanpassung (Overfitting) zu verhindern. Sie fügt eine Strafe für die Komplexität des Modells hinzu, macht es einfacher und verbessert die Generalisierung auf neue Daten.

Hauptwirkungen der Regularisierung:

• Verringert die Größe der Modellkoeffizienten, reduziert den Einfluss weniger bedeutender Merkmale.
• Hilft, eine zu genaue Anpassung an die Trainingsdaten zu vermeiden, was die Qualität bei Testdaten verbessert.

Beispiele für beliebte Regularisierungsmethoden:

• L1-Regularisierung (Lasso) — fügt die Summe der absoluten Werte der Koeffizienten zur Verlustfunktion hinzu, fördert spärliche Modelle.
• L2-Regularisierung (Ridge) — fügt die Summe der Quadrate der Koeffizienten hinzu, glättet die Gewichte.

Beispiel in Python mit L2-Regularisierung bei linearer Regression:

from sklearn.linear_model import Ridge

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