Regularisering

term_id: regularization

Category: basic_concepts

Definition

Regularisering er et viktig konsept innen maskinlæring designet for å redusere generaliseringsfeil uten å øke treningsfeilen betydelig. Det fungerer ved å fraråde modeller fra å lære for komplekse mønstre.

Summary

En samling teknikker brukt under treningen for å forhindre overtilpasning ved å legge til straffemodeller i tapfunksjonen eller begrense modellkompleksiteten.

Key Concepts

  • Overtilpasning (Overfitting)
  • Bias-varians-handelen
  • L1/L2-straff
  • Dropout

Use Cases

  • Trening av dype nevrale nettverk
  • Lineære regresjonsmodeller
  • Å forhindre hukommelse i små datasett

Code Example

1
2

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

Related