Säännöllistämismenetelmiä

Säännöllistämismenetelmät ovat tilastollisia tekniikoita, joita käytetään monimutkaisten mallien ylisovittumisen ehkäisemiseksi. Ylisovittuminen tapahtuu, kun malli oppii harjoitusdatan liian hyvin, mukaan lukien sen kohinan ja satunnaiset vaihtelut, mikä johtaa heikkoon suorituskykyyn uusilla, näkemättömillä tiedoilla. Säännöllistämismenetelmät lisäävät mallin objektiivifunktioon rangaistustermin, joka rajoittaa mallin parametrien suuruutta tai monimutkaisuutta.

Yksi yleisimmistä säännöllistämismenetelmistä on L1-säännöllistäminen, joka tunnetaan myös nimellä Lasso-regressio. Se lisää mallin kustannusfunktioon parametrien itseisarvojen summan. Tämä menetelmä voi johtaa joidenkin parametrien nollautumiseen, mikä tekee siitä tehokkaan ominaisuusvalinnassa. Toinen yleinen menetelmä on L2-säännöllistäminen, joka tunnetaan myös nimellä Ridge-regressio. Se lisää kustannusfunktioon parametrien neliöiden summan. L2-säännöllistäminen vähentää parametrien arvoja, mutta ei yleensä nollaa niitä kokonaan, mikä tekee siitä hyödyllisen silloin, kun kaikki ominaisuudet ovat potentiaalisesti informatiivisia.

Yhdistelmänä näitä kahta menetelmää käytetään Elastic Net -säännöllistämisessä. Säännöllistämisen hyvyyttä kuvataan usein säännöllistämisparametrin avulla, joka määrittää rangaistustermin painoarvon. Parametrin valinta on kriittinen ja tehdään usein ristiinvalidointimenetelmillä. Säännöllistämismenetelmiä sovelletaan laajalti koneoppimisessa, erityisesti regressio- ja luokittelutehtävissä, parantamaan mallien yleistymiskykyä.