Điều khoản Phạt Chính quy hoạt động theo hướng dữ liệu thiên về các giá trị cụ thể (chẳng hạn như các giá trị nhỏ gần bằng 0). … Chính quy hóa L1thêm một hình phạt L1 bằng giá trị tuyệt đối của độ lớn của hệ số. Nói cách khác, nó giới hạn kích thước của các hệ số.
Việc chính quy hóa L1 và L2 hoạt động như thế nào?
Sự khác biệt trực quan chính giữa chính quy L1 và L2 là chính quy hóaL1 cố gắng ước tính giá trị trung bình của dữ liệutrong khi chính quy hóa L2 cố gắng ước tính giá trị trung bình của dữ liệu để tránh ăn mặc quá sức. … Giá trị đó cũng sẽ là giá trị trung bình của phân phối dữ liệu về mặt toán học.
Việc chính quy hóa L1 hoặc L2 có tốt hơn không?
Từ quan điểm thực tế,L1 có xu hướng thu nhỏ hệ số về 0trong khi L2 có xu hướng thu nhỏ hệ số một cách đồng đều. Do đó, L1 hữu ích cho việc lựa chọn đối tượng địa lý, vì chúng ta có thể loại bỏ bất kỳ biến nào được liên kết với các hệ số về 0. Mặt khác, L2 hữu ích khi bạn có các tính năng cộng tuyến / phụ thuộc mã.
Regularizer hoạt động như thế nào?
Quá trình điều chỉnh hoạt động bằng cách thêm một hình phạt hoặc thuật ngữ phức tạp hoặc thuật ngữ co rút với Tổng bình phương Thặng dư (RSS) vào mô hình phức hợp . β0, β1,….. β đại diện cho các ước lượng hệ số cho các biến hoặc yếu tố dự đoán khác nhau (X), mô tả trọng số hoặc cường độ tương ứng với các đối tượng địa lý.
Làm thế nào để chính quy hóa L1 giảm tình trạng Overfitting?
L1 chính quy, còn được gọi là định mức L1 hoặc Lasso (trong các bài toán hồi quy), chống lạioverfitting bằng cách thu nhỏ các tham số về phía 0.
