🔍 Что такое регуляризация и зачем она нужна в моделях машинного обучения?

Регуляризация — это техника в машинном обучении, которая помогает предотвратить переобучение модели. Переобучение (или overfitting) происходит, когда модель слишком сильно подстраивается под тренировочные данные, включая случайные отклонения и шум. В результате модель становится слишком "специальной" для этих данных и плохо справляется с новыми, незнакомыми примерами. Регуляризация упрощает модель и помогает модели оставаться более общей и адаптируемой, улучшая её способность работать с новыми данными.

🤔 Как это работает?
Регуляризация вводит дополнительные ограничения в процесс обучения, которые уменьшают свободу модели, заставляя её быть более устойчивой и менее чувствительной к мелким изменениям в данных. Это достигается за счет добавления штрафа за слишком большие коэффициенты в модели.

Основные виды регуляризации:
🔵L1 регуляризация (Lasso): Добавляет к функции потерь сумму абсолютных значений коэффициентов модели. Это способствует тому, что некоторые коэффициенты становятся равными нулю, что в итоге приводит к сжатию модели и выделению наиболее важных признаков.
🔵L2 регуляризация (Ridge): Добавляет сумму квадратов коэффициентов к функции потерь. Это помогает уменьшить величину коэффициентов, не обнуляя их, что делает модель более гладкой и предотвращает излишнюю чувствительность.
🔵Elastic Net: Это комбинация L1 и L2 регуляризаций, которая использует преимущества обоих методов и помогает при работе с сильно коррелированными признаками.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
👀 Спойлер: В пятницу стартует новая серия постов, где мы будем разбирать популярные вопросы с собеседований. В первом посте вопросы на тему регуляризации 🤫