¿Cómo se utilizan las técnicas de regularización para evitar el sobreajuste en la regresión?

1 Regresión de cresta

La regresión de cresta es un tipo de regresión lineal que agrega un término cuadrado de los coeficientes a la función de pérdida. Este término es proporcional a un parámetro llamado alfa, que controla la fuerza de la regularización. Un alfa más alto significa más regularización y menos sobreajuste, pero también más sesgo y menos varianza. Un alfa más bajo significa menos regularización y más sobreajuste, pero también menos sesgo y más varianza. La regresión de cresta puede reducir los coeficientes del modelo, pero no a cero, por lo que conserva todas las características del modelo.

2 Regresión de lazo

La regresión de lazo es otro tipo de regresión lineal que agrega un término absoluto de los coeficientes a la función de pérdida. Este término también es proporcional a un parámetro llamado alfa, que tiene un efecto similar al de la regresión de cresta. Sin embargo, la regresión de lazo puede reducir los coeficientes del modelo a cero, por lo que realiza la selección de características y elimina las características irrelevantes o redundantes del modelo. Esto puede ayudar a reducir la dimensionalidad y el ruido de los datos, pero también introducir cierto sesgo e inestabilidad.

4 Cómo elegir la regularización

La elección de la técnica y los parámetros de regularización adecuados para su modelo de regresión depende de varios factores, como el tamaño, la calidad y la complejidad de sus datos, el número y la relevancia de sus características, y la compensación entre sesgo y varianza que desea lograr. No existe una solución única para todos, pero puede usar algunos métodos para ayudarlo a decidir, como la validación cruzada, la búsqueda en cuadrícula o la optimización bayesiana. Estos métodos pueden ayudarle a comparar diferentes modelos y encontrar los valores óptimos para sus parámetros de regularización que minimicen el error y maximicen el rendimiento de su modelo.

5 Cómo implementar la regularización

Implementar técnicas de regularización para su modelo de regresión es relativamente fácil, especialmente si utiliza un lenguaje de programación o un marco que proporciona funciones o bibliotecas integradas para ellos. Por ejemplo, en Python, puede usar el paquete scikit-learn, que ofrece clases para ridge, lazo y regresión de red elástica, así como métodos para validación cruzada, búsqueda en cuadrícula y optimización bayesiana. Puede importar estas clases y métodos, ajustarlos a los datos y evaluar sus resultados mediante métricas como el error cuadrático medio, R cuadrado o R cuadrado ajustado. También puede trazar los coeficientes de sus modelos y ver cómo cambian con diferentes valores de alfa y l1_proporción.