Soda nosacījumi Regularizācija darbojas, novirzot datus uz noteiktām vērtībām (piemēram, mazām vērtībām tuvu nullei). … L1 regularizācija pievieno L1 sodu, kas vienāda ar koeficientu lieluma absolūto vērtību. Citiem vārdiem sakot, tas ierobežo koeficientu lielumu.
Kā darbojas L1 un L2 regularizācija?
Galvenā intuitīvā atšķirība starp L1 un L2 regularizāciju ir tāda, ka L1 regularizācija mēģina novērtēt datu mediānu, savukārt L2 regularizācija mēģina novērtēt datu vidējo vērtību izvairieties no pārklāšanas. … Šī vērtība būs arī datu sadalījuma mediāna matemātiski.
Vai L1 vai L2 regularizācija ir labāka?
No praktiskā viedokļa L1 mēdz samazināt koeficientus līdz nullei, turpretim L2 ir tendence koeficientus samazināt vienmērīgi. Tāpēc L1 ir noderīgs funkciju atlasei, jo mēs varam atmest visus mainīgos, kas saistīti ar koeficientiem, kas nonāk līdz nullei. No otras puses, L2 ir noderīga, ja jums ir kolineāras/līdzatkarīgas funkcijas.
Kā darbojas Regularizer?
Regulēšana darbojas, pievienojot sarežģītajam modelim soda vai sarežģītības termiņu vai saraušanās termiņu ar atlikušo kvadrātu summu (RSS) . β0, β1, ….. β apzīmē koeficientu aprēķinus dažādiem mainīgajiem vai prognozētājiem (X), kas attiecīgi apraksta pazīmēm piesaistīto svaru vai lielumu.
Kā L1 regulēšana samazina pārmērīgu aprīkošanu?
L1 regularizācija, kas pazīstama arī kā L1 norma vai Laso (regresijas problēmās), cīnās ar pārmērību, samazinot parametrus uz 0.
