Comment utilisez-vous les techniques de régularisation pour éviter le surajustement dans la régression?

1 Régression de crête

La régression de crête est un type de régression linéaire qui ajoute un terme au carré des coefficients à la fonction de perte. Ce terme est proportionnel à un paramètre appelé alpha, qui contrôle la force de la régularisation. Un alpha plus élevé signifie plus de régularisation et moins de surajustement, mais aussi plus de biais et moins de variance. Un alpha plus faible signifie moins de régularisation et plus de surajustement, mais aussi moins de biais et plus de variance. La régression de crête peut réduire les coefficients du modèle, mais pas à zéro, de sorte qu’elle préserve toutes les caractéristiques du modèle.

2 Régression du lasso

La régression lasso est un autre type de régression linéaire qui ajoute un terme absolu des coefficients à la fonction de perte. Ce terme est également proportionnel à un paramètre appelé alpha, qui a un effet similaire à celui de la régression de crête. Cependant, la régression lasso peut réduire les coefficients du modèle à zéro, de sorte qu’elle effectue la sélection des entités et élimine les entités non pertinentes ou redondantes du modèle. Cela peut aider à réduire la dimensionnalité et le bruit des données, mais aussi introduire un biais et une certaine instabilité.

4 Comment choisir la régularisation

Le choix de la bonne technique de régularisation et des paramètres appropriés pour votre modèle de régression dépend de plusieurs facteurs, tels que la taille, la qualité et la complexité de vos données, le nombre et la pertinence de vos caractéristiques et le compromis entre biais et variance que vous souhaitez obtenir. Il n’existe pas de solution universelle, mais vous pouvez utiliser certaines méthodes pour vous aider à décider, telles que la validation croisée, la recherche de grille ou l’optimisation bayésienne. Ces méthodes peuvent vous aider à comparer différents modèles et à trouver les valeurs optimales pour vos paramètres de régularisation qui minimisent l’erreur et maximisent les performances de votre modèle.

5 Comment mettre en œuvre la régularisation

La mise en œuvre de techniques de régularisation pour votre modèle de régression est relativement facile, surtout si vous utilisez un langage de programmation ou un framework qui fournit des fonctions ou des bibliothèques intégrées pour eux. Par exemple, dans Python, vous pouvez utiliser le package scikit-learn, qui propose des classes pour la régression ridge, lasso et elastic net, ainsi que des méthodes de validation croisée, de recherche de grille et d’optimisation bayésienne. Vous pouvez importer ces classes et méthodes, les adapter à vos données et évaluer leurs résultats à l’aide de mesures telles que l’erreur quadratique moyenne, le R-carré ou le R-carré ajusté. Vous pouvez également tracer les coefficients de vos modèles et voir comment ils changent avec différentes valeurs d’alpha et l1_ratio.