正则化算法通过解决最重要的挑战之一：过度拟合，在增强机器学习模型的性能中起着至关重要的作用。当模型变得过于复杂时，他们倾向于记住训练数据，这会妨碍他们有效地概括地看不见数据的能力。这种现象通常导致现实应用中的性能差。因此，正则化技术是改善模型鲁棒性和确保可靠产出的重要工具。
什么是正则化算法？
正则化算法是旨在防止机器学习模型过度拟合的技术。通过对损失函数的复杂性增加惩罚，这些算法有助于确保模型学习数据中的基本模式，而不仅仅是记住它。
了解过度拟合
当模型不仅捕获数据中的真实模式，而且还会导致新数据的性能较差时，就会发生过度拟合。识别过度拟合可以通过绩效指标来完成，例如培训和验证损失。例如，模型可以在训练集上获得高精度，但在验证集上的精度明显降低，表明它已过度适合训练数据。
正规化的目的
正则化的主要目标是提高模型的概括能力。通过阻止依赖有限的功能，这些技术有助于创建在看不见的数据上表现更好的模型。此外，正则化可以导致降低计算成本并提高整体模型效率，从而更容易在各种应用程序中部署。
正则化算法的类型
有几种流行的正规化技术，每种技术都采用自己的方法来管理模型复杂性。
山脊回归
脊回归功能通过添加与系数大小的平方等效到损耗函数的平方。这种平方的偏见因素有助于防止过度拟合并解决多重共线性问题。山脊的一个主要优点是它可以缩小相关特征系数的能力。但是，它可以使模型不容易解释，因为所有功能都保留，尽管影响降低了。
拉索（绝对收缩和选择运算符）
Lasso引入了惩罚，该惩罚通过将系数的绝对值添加到损耗函数中，特别惩罚了大系数。该技术不仅有助于防止过度拟合，而且通过有效将某些系数降低到零来执行特征选择。因此，在数据集包含许多功能，简化模型并更容易解释的情况下，Lasso特别有用。
弹性网
弹性网通过结合两种方法的特征，结合了脊和拉索的强度。它同时包括L1和L2处罚，从而允许平衡收缩和特征选择。当处理具有高度共线性和稀疏性的数据集时，这种混合方法特别有益。
测试，CI/CD和监视的重要性
正则化算法增强了模型性能，但是机器学习模型的稳定性也依赖于强大的测试框架。确保ML应用的可靠性和有效性需要严格的测试和监视过程。连续集成和连续交付（CI/CD）实践通过自动化模型部署过程并实现快速反馈循环来保持性能一致性和可靠性，在保持性能一致性和可靠性中起着至关重要的作用。
总而言之，诸如脊回归，套索和弹性网等正规化技术对于改善模型概括至关重要。通过合并这些算法，机器学习从业人员可以设计更有效的模型，这些模型不仅避免过度拟合，还可以优化特征选择并简化模型复杂性。
