2024 Auteur: Elizabeth Oswald | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-13 00:06
Conditions de pénalité La régularisation fonctionne en biaisant les données vers des valeurs particulières (telles que de petites valeurs proches de zéro). … La régularisation L1 ajoute une pénalité L1 égale à la valeur absolue de la grandeur des coefficients. En d'autres termes, cela limite la taille des coefficients.
Comment fonctionne la régularisation L1 et L2 ?
La principale différence intuitive entre la régularisation L1 et L2 est que la régularisation L1 essaie d'estimer la médiane des données tandis que la régularisation L2 essaie d'estimer la moyenne des données pour éviter le sur-ajustement. … Cette valeur sera également la médiane de la distribution des données mathématiquement.
La régularisation L1 ou L2 est-elle meilleure ?
D'un point de vue pratique, L1 a tendance à réduire les coefficients à zéro tandis que L2 a tendance à réduire les coefficients uniformément. L1 est donc utile pour la sélection des caractéristiques, car nous pouvons supprimer toutes les variables associées à des coefficients qui vont à zéro. L2, en revanche, est utile lorsque vous avez des caractéristiques colinéaires/codépendantes.
Comment fonctionne le régularisateur ?
La régularisation fonctionne en ajoutant un terme de pénalité ou de complexité ou un terme de retrait avec Somme résiduelle des carrés (RSS) au modèle complexe . β0, β1, ….. β représente les estimations des coefficients pour différentes variables ou prédicteurs (X), qui décrivent respectivement les poids ou l'ampleur attachés aux caractéristiques.
Comment la régularisation L1 réduit-elle le surajustement ?
La régularisation L1, également appelée norme L1 ou Lasso (dans les problèmes de régression), combat le surajustement en réduisant les paramètres vers 0.
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Quand utiliser la régularisation l1 et l2 ?
D'un point de vue pratique, L1 a tendance à réduire les coefficients à zéro alors que L2 a tendance à réduire les coefficients de manière uniforme. L1 est donc utile pour la sélection de caractéristiques, car nous pouvons supprimer toutes les variables associées à des coefficients qui tendent vers zéro.
