Введение в регуляризацию L2

Регуляризация L2 — это метод, используемый для предотвращения переобучения в моделях машинного обучения. Он добавляет к функции потерь штрафной член, пропорциональный сумме квадратов весов. Это наказывает за большие веса и побуждает модель использовать только самые важные функции.

Регуляризация L2 также известна как уменьшение веса, потому что она заставляет вес модели уменьшаться до нуля. Штрафной член обычно добавляется к функции потерь во время обучения и обычно устанавливается перекрестной проверкой.

В этом сообщении блога будет реализована регуляризация L2 в python с использованием библиотеки scikit-learn. Сначала мы разделим наши данные на наборы для обучения и проверки. Затем мы обучаем модель логистической регрессии на обучающем наборе с различными значениями параметра регуляризации C. Наконец, мы оцениваем производительность модели на проверочном наборе.

Математика регуляризации L2

Регуляризация L2 — это метод, используемый для предотвращения переобучения в моделях машинного обучения. Это достигается путем добавления штрафа к функции потерь модели, который пропорционален сумме квадратов весов модели. Это заставляет модель обучаться с меньшими весами, уменьшая сложность модели и предотвращая переоснащение.

Регуляризация L2 часто используется с другими методами регуляризации, такими как регуляризация L1 или отсев.

Математика регуляризации L2 относительно проста. Функция потерь для модели с регуляризацией L2:

потеря = ошибка + λ * w²

Где w — вектор весов модели, λ — гиперпараметр, контролирующий степень регуляризации, а ошибка — обычная функция потерь для модели (например, кросс-энтропия).

Реализация кода Python для регуляризации L2:

Регуляризация L2 — это метод, используемый для предотвращения переобучения в моделях машинного обучения. Он добавляет к функции ошибок штрафной член, пропорциональный сумме квадратов весов. Это заставляет модель учиться, используя только небольшое количество функций, и предотвращает ее переоснащение на обучающих данных.

Код ниже реализует регуляризацию L2 в Python с использованием алгоритма регрессии Риджа:

Ссылка на код Python: https://github.com/Rose776/Practices/blob/main/L2%20Ridge%20Regularization.ipynb

Регуляризация L2 имеет следующие плюсы и минусы:

Плюсы:

-Предотвращает переоснащение: добавляя штрафной член к функции ошибок. Регуляризация L2 предотвращает подгонку модели из-за шума в данных и переобучения.

-Улучшает обобщение: предотвращая переоснащение. Регуляризация L2 также улучшает способность модели обобщать новые данные.

- Может использоваться с любым типом модели: регуляризация L2 может использоваться с любым типом модели, включая линейные модели, логистическую регрессию и нейронные сети.

Минусы:

- Более медленная сходимость: поскольку регуляризация L2 добавляет штрафной член к функции ошибок, она может замедлить сходимость во время обучения.

-Может не улучшить производительность: в некоторых случаях. Регуляризация L2 может не улучшить производительность на тестовом наборе и даже ухудшить производительность.

Заключение

Регуляризация L2 — это мощный инструмент, помогающий предотвратить переоснащение и улучшить обобщаемость моделей. Правильная реализация кода Python может быть бесценным активом в наборе инструментов любого специалиста по данным. Мы надеемся, что эта статья поможет читателям лучше понять регуляризацию L2 и ее важность в машинном обучении. С некоторой практикой вы сможете быстро и легко внедрить алгоритм в свои проекты. Регуляризация L2 может не улучшить производительность модели из-за дополнительного штрафа.