Какие методы регуляризации помогают предотвратить переобучение моделей?

Некоторые методы регуляризации, которые помогают предотвратить переобучение моделей:

• L1-регуляризация (лассо-регрессия). codelabsacademy.com Добавляет к функции стоимости штрафной член, равный абсолютным значениям коэффициентов модели. codelabsacademy.com Стимулирует разреженность модели, сжимая некоторые коэффициенты ровно до нуля, эффективно выполняя выбор признаков. codelabsacademy.com
• L2-регуляризация (гребневая регрессия). codelabsacademy.com Добавляет к функции стоимости штрафной член, равный квадрату величин коэффициентов модели. codelabsacademy.com Имеет тенденцию сжимать коэффициенты менее важных функций к нулю, но редко устанавливает их точно до нуля. codelabsacademy.com
• Регуляризация Elastic Net. codelabsacademy.com Комбинация методов L1 и L2, которая позволяет одновременно воспользоваться их преимуществами. codelabsacademy.com

Регуляризация помогает контролировать переобучение, добавляя «штрафной член» к целевой функции модели, препятствуя созданию слишком сложных моделей. codelabsacademy.com www.geeksforgeeks.org