O que é regularization?

A regularization é uma técnica essencial em Machine Learning usada para evitar o overfitting, que ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta muito bem aos dados de treino, mas falha em generalizar para novos dados. A regularização adiciona uma penalidade ao modelo para reduzir a complexidade e melhorar a capacidade de generalização.

O que é Regularization?

Regularization é um método que modifica o processo de aprendizado do modelo para reduzir a capacidade de ajuste excessivo aos dados de treino. Isso é feito adicionando um termo de penalidade à função de custo que o modelo tenta minimizar. Existem diferentes tipos de regularização, como L1 e L2, cada uma com suas características e aplicações.

Tipos de Regularization

L1 Regularization (Lasso)

A L1 regularization adiciona ao custo a soma dos valores absolutos dos coeficientes multiplicados por uma constante. Esse tipo de regularização pode levar a soluções onde alguns coeficientes se tornam exatamente zero, efetivamente realizando uma seleção de características.

L2 Regularization (Ridge)

A L2 regularization adiciona ao custo o quadrado da soma dos valores dos coeficientes. Essa técnica tende a distribuir os valores dos coeficientes de forma mais uniforme, evitando valores muito grandes que possam levar ao overfitting.

Por que usar Regularization?

A regularização é crucial para criar modelos mais robustos e generalizáveis. Ao adicionar a penalidade, o modelo é encorajado a encontrar soluções mais simples que se aplicam melhor a dados não vistos, aumentando a performance preditiva.

Aplicações da Regularization

A regularização é amplamente utilizada em diversas técnicas de Machine Learning, desde regressão logística até redes neurais profundas, ajudando a otimizar a performance dos modelos em diferentes cenários.