Perché è necessaria la regolarizzazione nei modelli?

La regolarizzazione nei modelli di apprendimento automatico è necessaria per prevenire l'overfitting. Aggiunge una penalità per la complessità del modello, rendendolo più semplice e migliorando la sua capacità di generalizzazione su nuovi dati.

Effetti principali della regolarizzazione:

• Riduce la grandezza dei coefficienti del modello, diminuendo l'influenza delle caratteristiche meno significative.
• Aiuta a evitare un adattamento troppo preciso ai dati di addestramento, migliorando la qualità sui dati di test.

Esempi di metodi di regolarizzazione popolari:

• Regolarizzazione L1 (Lasso) — aggiunge la somma dei valori assoluti dei coefficienti alla funzione di perdita, favorisce modelli sparsi.
• Regolarizzazione L2 (Ridge) — aggiunge la somma dei quadrati dei coefficienti, leviga i pesi.

Esempio in Python usando la regolarizzazione L2 in regressione lineare:

from sklearn.linear_model import Ridge

model = Ridge(alpha=1.0)  # alpha — coefficiente di regolarizzazione
model.fit(X_train, y_train)