Kodėl modeliuose reikalinga reguliacija?

Mašininio mokymosi modeliuose reguliacija yra būtina norint išvengti per didelio pritaikymo (overfitting). Ji prideda baudą už modelio sudėtingumą, padaro jį paprastesnį ir geriau apibendrina naujus duomenis.

Pagrindiniai reguliacijos poveikiai:

• Sumažina modelio koeficientų dydį, sumažindama mažiau svarbių požymių įtaką.
• Padeda išvengti per tikslaus pritaikymo prie mokymo duomenų, gerindama kokybę testavimo duomenyse.

Populiarių reguliacijos metodų pavyzdžiai:

• L1 reguliacija (Lasso) — prideda koeficientų absoliučių reikšmių sumą prie nuostolių funkcijos, skatina retus modelius.
• L2 reguliacija (Ridge) — prideda koeficientų kvadratų sumą, glotnina svorius.

Python pavyzdys naudojant L2 reguliaciją linijinei regresijai:

from sklearn.linear_model import Ridge

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