Miks on mudelites regulatsioon vajalik?

Masinõppe mudelite regulatsioon on vajalik üleliigse sobitamise (overfitting) vältimiseks. See lisab karistuse mudeli keerukuse eest, muutes selle lihtsamaks ja parandades üldistamist uutel andmetel.

Regulatsiooni peamised mõjud:

• Vähendab mudeli koefitsientide suurust, vähendades vähem oluliste tunnuste mõju.
• Aitab vältida liiga täpset sobitamist treeningandmetele, parandades kvaliteeti testandmetel.

Populaarsete regulatsioonimeetodite näited:

• L1 regulatsioon (Lasso) — lisab kaotusefunktsioonile koefitsientide absoluutväärtuste summa, soodustab haruldasi mudeleid.
• L2 regulatsioon (Ridge) — lisab koefitsientide ruutide summa, silub kaalusid.

Python näide L2 regulatsiooniga lineaarse regressiooni kasutamisel:

from sklearn.linear_model import Ridge

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