Моделдерде регуляция эмне үчүн керек?

Машиналык үйрөнүү моделдеринде регуляция overfitting-тин алдын алуу үчүн зарыл. Ал моделдин кыйынчылыгына жазаны кошуп, аны жөнөкөй кылат жана жаңы маалыматтарда жакшы жалпыга келет.

Регуляциянын негизги таасирлери:

• Моделдин коэффициенттеринин өлчөмүн азайтат, азыраак маанилүү белгилердин таасирин кыскартат.
• Өтө так ылайыкташуудан качууга жардам берет, тест маалыматтарында сапатты жакшыртат.

Популярдуу регуляция ыкмаларынын мисалдары:

• L1 регуляция (Lasso) — коэффициенттердин абсолют маанилеринин жыйындысын жоготуу функциясына кошот, моделдердин сирек болушун камсыздайт.
• L2 регуляция (Ridge) — коэффициенттердин квадратынын жыйындысын кошот, салмактарды тегиздейт.

Pythonда L2 регуляциясы менен түз сызыктуу регрессиянын мисалы:

from sklearn.linear_model import Ridge

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