Regularisasi

term_id: regularization

Category: basic_concepts

Definition

Regularisasi adalah konsep penting dalam pembelajaran mesin yang dirancang untuk mengurangi kesalahan generalisasi tanpa meningkatkan kesalahan pelatihan secara signifikan. Teknik ini bekerja dengan mencegah model belajar pola yang terlalu spesifik.

Summary

Serangkaian teknik yang digunakan selama pelatihan untuk mencegah overfitting dengan menambahkan penalti pada fungsi kerugian atau membatasi kompleksitas model.

Key Concepts

  • Overfitting
  • Trade-off bias-varians
  • Penalti L1/L2
  • Dropout

Use Cases

  • Pelatihan jaringan saraf dalam
  • Model regresi linear
  • Mencegah hafalan pada dataset kecil

Code Example

1
2

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

Related