Çfarë është regresioni linear i rregulluar?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53

Rregullimi . Kjo është një formë e regresioni , që kufizon/rregullon ose zvogëlon vlerësimet e koeficientëve drejt zeros. Me fjalë të tjera, kjo teknikë dekurajon të mësuarit e një më komplekse ose fleksibël model , në mënyrë që të shmanget rreziku i përshtatjes së tepërt. Një lidhje e thjeshtë për regresionit linear duket si kjo.

Përkatësisht, çfarë është lambda në regresionin linear?

Kur kemi një shkallë të lartë lineare polinom që përdoret për të përshtatur një grup pikash në a regresionit linear konfigurimi, për të parandaluar mbipërshtatjen, ne përdorim rregullimin dhe përfshijmë a lambda parametër në funksionin e kostos. Kjo lambda më pas përdoret për të përditësuar parametrat theta në algoritmin e zbritjes së gradientit.

Së dyti, cili është qëllimi i rregullimit? Rregullimi është një teknikë e përdorur për akordimin e funksionin duke shtuar një dënim shtesë në gabim funksionin . Termi shtesë kontrollon luhatjen e tepërt funksionin të tillë që koeficientët të mos marrin vlera ekstreme.

Në këtë mënyrë, pse duhet të rregullohemi në regresion?

Qëllimi i rregullimi është për të shmangur mbi-përshtatjen, me fjalë të tjera ne po përpiqen të shmangin modelet që përshtaten jashtëzakonisht mirë me të dhënat e trajnimit (të dhënat e përdorura për të ndërtuar modelin), por që përshtaten dobët me të dhënat e testimit (të dhënat e përdorura për të testuar se sa i mirë është modeli). Kjo njihet si mbipërshtatje.

Çfarë do të thotë rregullim?

Në matematikë, statistikë dhe shkenca kompjuterike, veçanërisht në mësimin e makinerive dhe problemet e anasjellta, rregullimi është procesi i shtimit të informacionit për të zgjidhur një problem të shtruar keq ose për të parandaluar mbipërshtatjen. Rregullimi zbatohet për funksionet objektive në problemet e optimizimit të shtruara keq.