Регуляризация - это метод добавления штрафа к функции потерь в модели машинного обучения, чтобы предотвратить переобучение и улучшить обобщающую способность модели. Два наиболее распространенных метода регуляризации - это L1-регуляризация и L2-регуляризация. Разница между регуляризацией L1 и L2 заключается в способе добавления штрафа к функции потерь. L1-регуляризация, также известная как лассо, добавляет штраф в виде суммы абсолютных значений весов модели. Формула L1-регуляризации выглядит следующим образом: L1 = λ * ∑ |wi| где wi - веса модели, λ - параметр регуляризации. L1-регуляризация имеет следующие особенности: 1. Она может сжимать некоторые веса модели до нуля, что делает ее полезной для отбора признаков. Нулевые веса означают, что соответствующие признаки не влияют на предсказания модели. Это позволяет автоматически отбирать наиболее информативные признаки и улучшать интерпретируемость модели. 2. L1-регуляризация имеет разреживающий эффект, что означает, что она приводит к более разреженным весам модели. Это может помочь уменьшить размерность задачи, улучшить обобщающую способность модели и снизить риск переобучения. 3. Из-за своей разреженности L1-регуляризация может быть менее устойчивой к выбросам в данных, чем L2-регуляризация. L2-регуляризация, также известная как гребневая регрессия, добавляет штраф в виде суммы квадратов весов модели. Формула L2-регуляризации выглядит следующим образом: L2 = λ * ∑ wi^2 L2-регуляризация имеет следующие особенности: 1. В отличие от L1-регуляризации, L2-регуляризация не обнуляет веса модели. Она просто штрафует большие веса, благодаря чему способствует уменьшению их значений, но не до нуля. Это позволяет L2-регуляризации представлять более гладкую поверхность потерь, уменьшать влияние шума в данных и предотвращать переобучение. 2. L2-регуляризация имеет более устойчивый эффект по сравнению с L1-регуляризацией. Это означает, что она обычно менее чувствительна к выбросам в данных и может давать более стабильные и надежные результаты. В общем случае, выбор между L1 и L2-регуляризацией будет зависеть от конкретной задачи и данных. Если важно отобрать наиболее информативные признаки и улучшить интерпретируемость модели, то L1-регуляризация может быть предпочтительней. Если же целью является общая регуляризация весов модели, уменьшение риска переобучения и более стабильные результаты, то L2-регуляризация может быть лучшим выбором.