Regularisatie

term_id: regularization

Category: basic_concepts

Definition

Regularisatie is een cruciaal concept in machine learning dat is ontworpen om de generalisatiefout te verminderen zonder de trainingsfout aanzienlijk te verhogen. Het werkt door modellen af te schrikken van het leren van te complexe patronen die specifiek zijn voor de trainingsgegevens.

Summary

Een reeks technieken die tijdens het trainen worden gebruikt om overfitting te voorkomen door straffen toe te voegen aan de verliesfunctie of de modelcomplexiteit te beperken.

Key Concepts

  • Overfitting (Te sterke aanpassing)
  • Bias-variance tradeoff (Afweging tussen bias en variantie)
  • L1/L2 penalty (L1/L2-straf)
  • Dropout

Use Cases

  • Het trainen van diepe neurale netwerken
  • Lineaire regressiemodellen
  • Het voorkomen van memorisering bij kleine datasets

Code Example

1
2

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

Related