Regularizáció

term_id: regularization

Category: basic_concepts

Definition

A regularizáció a gépi tanulásban egy kulcsfontosságú fogalom, amelyet arra terveztek, hogy csökkentse a generalizációs hibát anélkül, hogy jelentősen növelné a tanítási hibát. A módszer azzal működik, hogy elriasztja a modelleket az túlkomplex vagy zajos adatokra való túlzott illeszkedéstől.

Summary

Egy technikai módszertan a tanítás során a tútanulás (overfitting) megelőzésére, amely a veszteségfüggvényhez büntetéseket ad vagy korlátozza a modell komplexitását.

Key Concepts

  • Tútanulás (Overfitting)
  • Bias-variancia kompromisszum
  • L1/L2 büntetés
  • Dropout

Use Cases

  • Mély neurális hálózatok tanítása
  • Lineáris regressziós modellek
  • Memorizálás megelőzése kis adathalmazok esetén

Code Example

1
2
from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)