Регуляризация – это техника, которая помогает нам бороться с переобучением. Она заключается в добавлении штрафного члена к функции потерь модели, который наказывает модель за слишком большую сложность. Это заставляет быть более простой и менее склонной переобучению.
Существует несколько типов регуляризации, включая:
L1-регуляризация: добавляет штрафной член, пропорциональный абсолютной величине весов модели.
L2-регуляризация: добавляет штрафной член, пропорциональный квадрату весов модели.
Эластичная регуляризация: комбинация L1- и L2-регуляризации.
Выбор модели: поиск оптимальной модели
Выбор модели – это процесс выбора лучшей для решения конкретной задачи. Это может быть сложной задачей, поскольку существует множество различных моделей и гиперпараметров, которые необходимо учитывать.
Существует несколько критериев, которые можно использовать для выбора модели, включая:
Точность: насколько хорошо модель работает на тестовых данных.
Сложность: насколько сложна модель.
Интерпретируемость: насколько легко понять, как работает модель.
Одним из популярных методов выбора модели является перекрестная проверка. Этот метод заключается в разделении данных на несколько частей и обучении каждой части, а затем оценке ее оставшихся частях. Это позволяет нам оценить, насколько хорошо модель работает новых данных.
Пример: выбор модели для классификации
Допустим, мы хотим создать модель для классификации изображений. Мы имеем набор данных, содержащий 1000 изображений, каждое из которых помечено как "кошка" или "собака". выбрать лучшую этой задачи.
Мы можем начать с создания нескольких моделей, включая линейную модель, дерево решений и нейронную сеть. Затем мы оценить каждую используя перекрестную проверку, сравнить их точность.
| Модель Точность
| –
| Линейная модель 80%
| Дерево решений 85%
| Нейронная сеть 90%
На основе результатов мы можем выбрать нейронную сеть как лучшую модель для этой задачи.
В заключении, регуляризация и выбор модели – это два важных аспекта машинного обучения, которые помогают нам создавать эффективные модели. Регуляризация помогает бороться с переобучением, а позволяет выбрать лучшую модель для решения конкретной задачи. следующей главе мы будем обсуждать более сложные темы, связанные машинным обучением.
Глава 3. Деревья решений и ансамблевые методы
3.1. Деревья решений: основы и применение
В предыдущих главах мы рассмотрели основные концепции машинного обучения