В области машинного обучения регуляризация играет ключевую роль в улучшении качества моделей. Одним из популярных методов регуляризации является L1 регуляризация, известная также как метод лассо. Этот подход помогает минимизировать проблему переобучения, за счет добавления штрафа к функции потерь. Но как именно работает L1 регуляризация и почему она так востребована?
L1 регуляризация основана на добавлении к функции потерь суммы абсолютных значений коэффициентов модели. Это приводит к тому, что некоторые из коэффициентов становятся равными нулю, что способствует созданию более простой модели, легко интерпретируемой и устойчивой к шуму в данных.
Следующий шаг – понимание, какие преимущества предоставляет L1 регуляризация при решении задач на реальных данных. Это не только экономия вычислительных ресурсов, но и возможность отбора значимых признаков, что особенно актуально в условиях большой размерности пространства признаков. Ближайший взгляд на алгоритмы и методы, использующие L1 регуляризацию, открывает новые горизонты для анализа и построения прогнозных моделей.
Что такое L1 регуляризация и как она работает?
L1 регуляризация основывается на добавлении к функции потерь термина, который равен сумме абсолютных значений коэффициентов модели:
- Пусть
θ– вектор коэффициентов модели. - Функция потерь с L1 регуляризацией имеет вид:
Loss = Loss_original + λ *