Hogyan lehet megállítani a túlillesztést a logisztikai regresszióban?

A regressziós modell túlillesztésének elkerülése érdekében olyan véletlenszerű mintát kell készítenie, amely elég nagy ahhoz, hogy kezelje a modellben várható összes kifejezést . Ez a folyamat megköveteli, hogy hasonló tanulmányokat vizsgáljon meg, mielőtt adatgyűjtést végezne.

Mi a modell túlillesztése?

A túlillesztés egy olyan fogalom az adattudományban, amely akkor fordul elő, ha egy statisztikai modell pontosan illeszkedik a betanítási adataihoz . ... Ha a modell megjegyzi a zajt, és túl szorosan illeszkedik a képzési halmazhoz, a modell „túlillesztődik”, és nem tud jól általánosítani új adatokra.

Miért akadályozza meg az L2 rendszeresítés a túlillesztést?

Ez a paraméterkészlet. Röviden, a gépi tanulásban a rendszeresítés az a folyamat, amely azon paraméterek szabályosságát jelenti, amelyek korlátozzák, szabályozzák vagy nullára csökkentik az együtthatóbecsléseket. Más szavakkal, ez a technika elriasztja egy összetettebb vagy rugalmasabb modell elsajátítását , elkerülve a túlillesztés kockázatát.

Mi az az L2 büntetés?

Büntetési feltételek A szabályosítás az adatok meghatározott értékek (például nullához közeli kis értékek) felé történő torzításával működik. ... L2 regularizáció hozzáad egy L2 büntetést , amely megegyezik az együtthatók nagyságának négyzetével . Az L2 nem eredményez ritka modelleket, és az összes együttható ugyanazzal a tényezővel csökken (egyik sem kerül kizárásra).

Mi az L1 vs L2 regularizáció?

A fő intuitív különbség az L1 és L2 regularizáció között az, hogy az L1 regularizáció az adatok mediánját, míg az L2 regularizáció az adatok átlagát próbálja megbecsülni, hogy elkerülje a túlillesztést . ... Ez az érték matematikailag az adateloszlás mediánja is lesz.

A legalizálás növeli a pontosságot?

A konvergencia megbízhatóságának, gyorsaságának és pontosságának javításának egyik fontos feltétele a rendszeresítés, de nem jelent minden problémára megoldást.

Miért konvex a logisztikai veszteség?

Most, mivel két vagy több konvex függvény lineáris kombinációja konvex, arra a következtetésre jutunk, hogy a logisztikus regresszió célfüggvénye konvex . Ugyanezt a megközelítést/érvet követve könnyen bebizonyítható, hogy a logisztikus regresszió célfüggvénye még akkor is konvex, ha regularizációt alkalmazunk.

Konvex a logisztikus regresszió költségfüggvénye?

A logisztikus regresszió leggyakrabban használt módszere a gradiens süllyedés. A gradiens süllyedés konvex költségfüggvényeket igényel. A lineáris regressziós modellekhez általánosan használt Mean Squared Error nem konvex a logisztikus regresszióhoz.

Mi a túlillesztés és a rendszeresítés?

A rendszeresítés a válasz a túlillesztésre . Ez egy olyan technika, amely javítja a modell pontosságát, valamint megakadályozza a fontos adatok alulillesztés miatti elvesztését. Ha egy modell nem képes megragadni egy mögöttes adattrendet, akkor alulillesztõnek tekintendõ. A modell nem fér el elég pontra ahhoz, hogy pontos előrejelzéseket készítsen.

Mi az a regularizációs technika?

A szabályosítás egy olyan technika, amely kismértékben módosítja a tanulási algoritmust, hogy a modell jobban általánosítson . Ez viszont javítja a modell teljesítményét a nem látott adatokon is.

Mi a modellreguláció?

Egyszerűen fogalmazva, a regularizálás a modell komplexitásának kívánt szintjének hangolása vagy kiválasztása, így a modellek jobban tudnak előre jelezni (általánosítani). Ha ezt nem teszi meg, a modelljei túl bonyolultak és túl alkalmasak lehetnek, vagy túl egyszerűek és alulfisak, mindkét esetben rossz előrejelzéseket adnak.

Miért van szükségünk L2-es rendszeresítésre?

Az L2 legalizálás teljes célja, hogy csökkentse a modell túlillesztésének esélyét . Vannak más technikák is, amelyeknek ugyanaz a célja. Ezek a túlillesztés elleni technikák magukban foglalják a lemorzsolódást, a vibrálást, a vonat-ellenőrzési teszt korai leállítását és a max-norm korlátozásokat.

Miért jobb az L2, mint az L1?

Gyakorlati szempontból az L1 az együtthatókat nullára zsugorítja, míg az L2 egyenletesen zsugorítja az együtthatókat. Az L1 ezért hasznos a jellemzők kiválasztásához, mivel minden olyan változót eldobhatunk, amely nullára megy együtthatókhoz. Az L2 viszont akkor hasznos, ha kollineáris/kodependens jellemzői vannak.

Miért használná az L2 norma négyzetét?

A négyzetes L2 norma kényelmes, mert eltávolítja a négyzetgyököt , és a vektor minden négyzetes értékének egyszerű összegét kapjuk.

Mi a hatása az L2 regularizációnak?

L2-szabályozás: L2-büntetést ad hozzá, amely egyenlő az együtthatók nagyságának négyzetével . Például a Ridge regresszió és az SVM valósítja meg ezt a módszert. Elasztikus háló: Amikor az L1 és az L2 regularizáció kombinálódik, rugalmas háló módszerré válik, és hozzáad egy hiperparamétert.

Hogyan harcolsz az Overfitting ellen?

Honnan tudhatod, hogy túlméretezett-e?

A túlillesztést az érvényesítési mutatók, például a pontosság és a veszteség ellenőrzésével lehet azonosítani. Az érvényesítési mutatók általában addig növekszenek, amíg stagnálnak vagy csökkenni kezdenek, ha a modellt túlillesztés éri.

Mi a teendő, ha a modell túl jól illeszkedik?

Mi okozza a modell túlillesztését?

A túlillesztés akkor következik be, amikor a modell olyan mértékben tanulja meg a betanítási adatok részleteit és zaját, hogy az negatívan befolyásolja a modell teljesítményét az új adatokon . Ez azt jelenti, hogy a képzési adatok zaját vagy véletlenszerű ingadozásait a modell felveszi és fogalmakként tanulja meg.

Miért rossz a túlszerelés?

(1) A túlillesztés rossz a gépi tanulásban, mert lehetetlen valóban elfogulatlan mintát gyűjteni az adatokból . A túlillesztett modell a mintához képest torzított paramétereket eredményez, ahelyett, hogy a teljes sokaság paramétereit megfelelően becsülné meg.