Säännöllistämisprosessiin

Säännöllistämisprosessiin, tunnetaan myös nimellä regularisointi, on koneoppimisessa ja tilastotieteessä käytetty menetelmä, jonka tarkoituksena on estää mallin ylisopeutumista. Ylisopeutuminen tapahtuu, kun malli oppii koulutusdatan liian tarkasti, mukaan lukien sen satunnaisen kohinan, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn uudella, näkemättömällä datalla. Säännöllistämisprosessi lisää mallin kustannusfunktioon rangaistustermin, joka pyrkii pitämään mallin parametrit pieninä. Tämä tekee mallista yksinkertaisemman ja vähemmän herkän yksittäisille datapisteille.

Yleisimpiä säännöllistämismenetelmiä ovat L1- ja L2-säännöllistämiset. L1-säännöllistäminen (Lasso) lisää kustannusfunktioon parametrien absoluuttisten arvojen summan, kun taas L2-säännöllistäminen (Ridge) lisää parametrien neliöiden summan. L1-säännöllistäminen voi johtaa joidenkin mallin parametrien nollautumiseen, mikä toimii samalla piirteiden valintana. L2-säännöllistäminen pyrkii pienentämään kaikkien parametrien arvoja. Säännöllistämisprosessin tehokkuus riippuu säännöllistämisparametrn valinnasta, joka määrittää rangaistustermin painoarvon. Oikean parametrin valinta tapahtuu usein ristiinvalidoinnin avulla. Säännöllistämisprosessi on olennainen osa monien koneoppimisalgoritmien, kuten lineaarisen regression, logistisen regression ja neuroverkkojen, rakentamista ja hienosäätöä.