Cərimə Şərtləri Tənzimləmə datanı müəyyən dəyərlərə (məsələn, sıfıra yaxın kiçik dəyərlərə) yönəltməklə işləyir. … L1 nizamlanması əmsalların böyüklüyünün mütləq dəyərinə bərabər olan L1 cəriməsini əlavə edir. Başqa sözlə, o, əmsalların ölçüsünü məhdudlaşdırır.
L1 və L2 nizamlanması necə işləyir?
L1 və L2 tənzimləməsi arasındakı əsas intuitiv fərq ondan ibarətdir ki, L1 tənzimləmə verilənlərin medianı təxmin etməyə çalışır L2 nizamlanması isə verilənlərin orta qiymətini təxmin etməyə çalışır. həddindən artıq uyğunlaşmaqdan çəkinin. … Bu dəyər həm də riyazi olaraq məlumat paylanmasının medianı olacaq.
L1 və ya L2 nizamlanması daha yaxşıdır?
Praktiki nöqteyi-nəzərdən, L1 əmsalları sıfıra endirməyə meyllidir, L2 isə əmsalları bərabər şəkildə kiçilməyə meyllidir. Buna görə də L1 xüsusiyyət seçimi üçün faydalıdır, çünki biz sıfıra gedən əmsallarla əlaqəli istənilən dəyişənləri buraxa bilərik. L2, əksinə, kollinear/bir-birindən asılı funksiyalarınız olduqda faydalıdır.
Tənzimləyici necə işləyir?
Tənzimləmə kompleks modelinə cəza və ya mürəkkəblik müddəti və ya Kvadratların Qalıq Cəmi (RSS) ilə daralma müddəti əlavə etməklə işləyir. β0, β1, ….. β müxtəlif dəyişənlər və ya proqnozlaşdırıcılar (X) üçün əmsal təxminlərini təmsil edir, bu da müvafiq olaraq xüsusiyyətlərə əlavə olunan çəki və ya böyüklüyü təsvir edir.
L1 nizamlanması Həddindən artıq uyğunlaşmanı necə azaldır?
L1 norması və ya Lasso (reqressiya problemlərində) kimi tanınan L1 nizamlanması parametrləri 0-a qədər kiçilməklə həddindən artıq uyğunlaşma ilə mübarizə aparır.
