Публикации по теме 'regularization'
«Лассо-регрессия: раскрывая магию разреженных моделей».
Оглавление:-
· Лассо-регрессия :- · Как лассо-регрессия выполняет выбор признаков? · 5 ключевых понятий гребневой регрессии :-
Лассо-регрессия:-
Лассо-регрессия, также известная как регуляризация L1, представляет собой метод регуляризации, используемый в моделях линейной регрессии. Лассо-регрессия используется для выбора признаков.
Функция стоимости: - J(θ) = (1/2m) * Σ[(h(θ, xᵢ) — yᵢ)²]
Как регрессия Лассо выполняет выбор объектов?
В Лассо-регрессии мы..
Регуляризация L1 и L2
В предыдущей статье мы видели, как регуляризация помогает избежать переобучения в наборе данных. Сегодня мы узнаем больше о типах регуляризации. Есть регуляризация L1 и L2. С точки зрения линейной регрессии, регуляризация L1 — это регуляризация лассо, а регуляризация L2 — это регуляризация хребта.
Импорт библиотек
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
2. Чтение набора данных PIMA Indians..
8 простых методов предотвращения переобучения
Переобучение происходит, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо обобщается на невидимые данные. Переобучение - очень распространенная проблема в машинном обучении, и существует обширная литература, посвященная изучению методов предотвращения переобучения. Далее я опишу восемь простых подходов к уменьшению переобучения путем внесения только одного изменения в данные, модель или алгоритм обучения в каждом подходе.
Оглавление
1. Удержание 2. Перекрестная..
Ридж-регрессия против регрессии Лассо
Машинное обучение | Контролируемое обучение
Насколько хорош ваш ИИ? модель? С инженерной точки зрения очень важно точно определить точность модели. Однако новая построенная модель может дать точность почти 100%, и ваш инстинкт, скорее всего, подскажет вам, что что-то не так. Что-то действительно не так, но есть способы это исправить — Регрессия гребня и Регрессия Лассо .
Переобучение — это то, как мы определяем проблему, предложенную выше. Переоснащение происходит, когда..
Регуляризация L1 и L2 в машинном обучении: углубленный анализ
Регуляризация L1 и L2 в машинном обучении: углубленный анализ
В машинном обучении высокая точность прогнозов может быть достигнута с помощью моделей, но они также могут иметь проблемы с обобщением новых данных из-за переобучения. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и настолько точно соответствует обучающим данным, что улавливает шум или несущественные детали наряду со значительными закономерностями. Регуляризация используется для противодействия переоснащению путем..
Что такое регуляризация и почему регуляризация уменьшает переоснащение?
Регуляризация
Если вы подозреваете, что ваша нейронная сеть переобучает ваши данные, то есть у вас есть проблема с высокой дисперсией, первое, что вы должны попробовать, — это регуляризация. Другой способ справиться с высокой дисперсией — получить больше обучающих данных, которые также вполне сопоставимы. Но вы не всегда можете получить больше обучающих данных, или получение большего количества обучающих данных может быть дорогостоящим. Но добавление регуляризации часто помогает..
Линейная регрессия
Что такое регрессия
Регрессия — это метод понимания взаимосвязи между независимыми переменными или входными функциями и зависимой переменной или результатом.
Линейная регрессия
Это контролируемый алгоритм машинного обучения, который используется для измерения взаимосвязи между независимой переменной и зависимой переменной.
Ранее мы использовали модель среднего для прогнозирования данных, но она предсказывала значение только для одной переменной. Таким образом, чтобы преодолеть..
