Modelda regulyarizatsiya nima uchun kerak?

Mashina o'rganish modellarda regulyatsiya overfitting (ortiqcha moslashish) oldini olish uchun zarur. Bu modelning murakkabligiga jazoni qo'shadi, uni oddiyroq qiladi va yangi ma'lumotlarda yaxshiroq umumlashtirishga yordam beradi.

Regulyatsiyaning asosiy ta'sirlari:

• Model koeffitsientlarining kattaligini kamaytiradi, kamroq muhim xususiyatlarning ta'sirini qisqartiradi.
• Trening ma'lumotlariga juda moslashishni oldini oladi, bu esa test ma'lumotlarida sifatni oshiradi.

Mashhur regulyatsiya usullari misollari:

• L1-regulyatsiya (Lasso) — koeffitsientlarning absolyut qiymatlari yig'indisini yo'qotish funktsiyasiga qo'shadi, modelni qattiq qilishni rag'batlantiradi.
• L2-regulyatsiya (Ridge) — koeffitsientlarning kvadratlar yig'indisini qo'shadi, vaznlarni silliqlash.

Python'da L2-regulyatsiya bilan chiziqli regressiya misoli:

from sklearn.linear_model import Ridge

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