Regularisointiparametrin

Regularisointiparametri, usein merkitty symbolilla lambda ($\lambda$), on keskeinen käsite useilla koneoppimisen ja tilastollisen mallinnuksen aloilla, erityisesti silloin kun käsitellään ylisovittumista. Sen päätehtävä on säädellä mallin monimutkaisuutta ja estää sitä sovittumasta liian tiiviisti harjoitusdataan, mikä voisi johtaa huonoon suorituskykyyn uudella, näkemättömällä datalla.

Ylisovittuminen tapahtuu, kun malli oppii harjoitusdatan kohinan ja yksityiskohdat sen sijaan, että se tavoittaisi datan taustalla olevan perusrakenteen. Regularisointiparametri lisää mallin kustannusfunktioon rangaistustermin. Tämä rangaistus kasvaa mallin parametrien suuruuden myötä. Korkeampi regularisointiparametrin arvo tarkoittaa suurempaa rangaistusta suurista painoarvoista, mikä pakottaa mallin käyttämään yksinkertaisempia ratkaisuja ja siten vähentämään ylisovittumista.

Erilaisissa regularisointitekniikoissa, kuten L1-regularisoinnissa (Lasso) ja L2-regularisoinnissa (Ridge), regularisointiparametrilla on hieman erilainen rooli. L1-regularisointi voi ajaa joidenkin mallin painoarvojen täysin nollaksi, toimien siten myös piirteiden valintana, kun taas L2-regularisointi pyrkii pienentämään kaikkien painoarvojen suuruutta. Regularisointiparametrin optimaalisen arvon löytäminen on kriittistä ja tehdään usein ristiinvalidointitekniikoiden avulla, jotta saavutetaan paras kompromissi mallin harjoitusdatan selittämisen ja yleistyskyvyn välillä.