Säännöllöintiparametrien

Säännöllöintiparametrit ovat keskeisiä käsitteitä koneoppimisessa ja tilastollisessa mallinnuksessa. Ne ovat lisäosia mallin rakenteeseen, jotka vaikuttavat sen monimutkaisuuteen ja auttavat estämään ylisopimista (overfitting). Ylisopiminen tapahtuu, kun malli oppii harjoitusdatan liian tarkasti, mukaan lukien sen kohinan, jolloin se ei yleisty hyvin uuteen, näkemättömään dataan.

Yleisimpiä säännöllöintitekniikoita ovat L1- ja L2-säännöllöinti. L1-säännöllöinti, tunnetaan myös nimellä Lasso, lisää mallin kustannusfunktioon (cost function) kustannusehdon, joka on painokertoimien absoluuttisten arvojen summa kerrottuna säännöllöintiparametrilla, yleensä merkittynä lambdalla (λ). Tämä voi johtaa joidenkin painokertoimien nollautumiseen, mikä käytännössä poistaa vastaavat ominaisuudet mallista ja toteuttaa siten ominaisuusvalintaa.

L2-säännöllöinti, tunnetaan myös nimellä Ridge, lisää kustannusfunktioon painokertoimien neliöiden summan kerrottuna säännöllöintiparametrilla. L2-säännöllöinti pyrkii pienentämään painokertoimien arvoja mutta ei yleensä nollaa niitä täysin. Tämä auttaa pitämään mallin yksinkertaisempana ja vähentää yksittäisten ominaisuuksien vaikutusta.

Säännöllöintiparametrin (λ) arvon valinta on tärkeää. Liian pieni arvo ei tarjoa riittävää säännöllöintiä, kun taas liian suuri arvo voi johtaa alisoppimiseen (underfitting), jossa malli on liian yksinkertainen selittämään dataa riittävästi. Parametrin optimaalinen arvo löydetään yleensä ristiinvalidointitekniikoiden avulla. Säännöllöintiparametrit ovat siis tehokkaita työkaluja mallien yleistyskyvyn parantamiseksi.