Regularisaatioparametrin

Regularisaatioparametri, tunnettu myös nimellä regularisaatiokerroin tai λ (lambda), on keskeinen käsite koneoppimisessa ja tilastollisessa mallinnuksessa. Sen ensisijainen tehtävä on hallita mallin monimutkaisuutta ja estää ylisovittumista (overfitting). Ylisovittuminen tapahtuu, kun malli oppii koulutusdatan liian tarkasti, mukaan lukien sen kohinan, ja menettää kykynsä yleistää uuteen, ennennäkemättömään dataan.

Regularisaatioparametri vaikuttaa mallin opetusprosessiin lisäämällä rangaistustermin mallin kustannusfunktioon. Tämä rangaistustermi on tyypillisesti verrannollinen mallin painokertoimien suuruuteen. Mitä suurempi regularisaatioparametrin arvo on, sitä voimakkaammin mallin painokertoimia rajoitetaan. Tämä johtaa yksinkertaisempaan malliin, jolla on pienemmät painokertoimet, mikä vähentää sen herkkyyttä koulutusdatan yksityiskohdille ja parantaa sen yleistyskykyä.

Yleisimpiä regularisaatiotekniikoita ovat L1-regularisaatio (Lasso) ja L2-regularisaatio (Ridge). L1-regularisaatio voi johtaa joidenkin painokertoimien nollautumiseen, mikä toteuttaa ominaisuusvalintaa. L2-regularisaatio puolestaan pyrkii pienentämään kaikkien painokertoimien arvoja.

Regularisaatioparametrin optimaalisen arvon valinta on kriittistä. Liian pieni arvo ei tarjoa riittävää regularisaatiota ja voi johtaa ylisovittumiseen. Liian suuri arvo puolestaan voi johtaa alisovittumiseen (underfitting), jossa malli on liian yksinkertainen eikä kykene mallintamaan datan olennaisia piirteitä. Oikean arvon löytämiseksi käytetään usein ristiinvalidoinnin (cross-validation) kaltaisia menetelmiä.