Säännöllöintiparametrilla

Säännöllöintiparametrilla, usein merkitty kreikkalaisella kirjaimella lambda (λ), on keskeinen käsite koneoppimisessa ja tilastollisessa mallintamisessa. Sen ensisijainen tehtävä on hallita mallin taipumusta ylisovitukseen. Ylisovitus tapahtuu, kun malli oppii koulutusdatan kohinan ja yksityiskohdat liian tarkasti, mikä heikentää sen kykyä yleistää uuteen, näkemättömään dataan.

Säännöllöintiparametri määrittää, kuinka voimakkaasti malli "rankaisee" monimutkaisista ratkaisuista. Yleisimmät säännöllöintitekniikat, kuten L1 (Lasso) ja L2 (Ridge) -säännöllöinti, lisäävät mallin kustannusfunktioon termejä, jotka perustuvat mallin painokertoimien suuruuteen. Säännöllöintiparametri λ skaalaa näitä lisättyjä termejä.

Kun λ on nolla, säännöllöintiä ei tapahdu lainkaan, ja malli voi ylisovittua. Kun λ kasvaa, säännöllöintitermi vaikuttaa enemmän, ja mallin painokertoimet pienenevät. Tämä johtaa yksinkertaisempaan malliin, joka on vähemmän altis ylisovitukselle, mutta samalla voi johtaa alisovitukseen, jos parametri on liian suuri. Alisovitus tarkoittaa, että malli on liian yksinkertainen eikä kykene kuvaamaan datan olennaisia malleja.

Säännöllöintiparametrin optimaalinen arvo valitaan tyypillisesti validoinnin avulla. Mallia koulutetaan eri λ-arvoilla, ja sen suorituskykyä arvioidaan erillisellä validoinnilla. Paras λ-arvo on se, joka tuottaa parhaan suorituskyvyn validoinnissa, tasapainottaen ylisovituksen ja alisovituksen välillä.