Bausmės sąlygos Sureguliavimas veikia nukreipiant duomenis į tam tikras vertes (pvz., mažas vertes, artimas nuliui). … L1 reguliavimas prideda L1 baudą, lygią absoliučiai koeficientų dydžių vertei. Kitaip tariant, tai riboja koeficientų dydį.
Kaip veikia L1 ir L2 reguliavimas?
Pagrindinis intuityvus skirtumas tarp L1 ir L2 reguliavimų yra tas, kad L1 reguliavimas bando įvertinti duomenų medianą, o L2 reguliavimas bando įvertinti duomenų vidurkį vengti permontavimo. … Ši reikšmė taip pat bus matematinio duomenų paskirstymo mediana.
Ar L1 ar L2 reguliavimas geresnis?
Praktiniu požiūriu L1 linkęs sumažinti koeficientus iki nulio, tuo tarpu L2 linkęs tolygiai mažinti koeficientus. Todėl L1 yra naudinga renkantis ypatybes, nes galime atsisakyti bet kokių kintamųjų, susijusių su koeficientais, kurie pasiekia nulį. Kita vertus, L2 yra naudinga, kai turite kolinearinių / bendrai priklausomų funkcijų.
Kaip veikia Regularizer?
Reguliavimas veikia pridedant baudos ar sudėtingumo terminą arba susitraukimo terminą su likutine kvadratų suma (RSS) prie sudėtingo modelio . β0, β1, ….. β reiškia skirtingų kintamųjų arba prognozių (X) koeficientų įvertinimus, kurie atitinkamai apibūdina ypatybių svorį arba dydį.
Kaip L1 sureguliavimas sumažina permontavimą?
L1 reguliavimas, taip pat žinomas kaip L1 norma arba Lasso (regresijos uždaviniuose), kovoja su perderinimu sumažindamas parametrus link 0.
