Overfitting ist eines der häufigsten Probleme beim Training von maschinellen Lernmodellen. Es tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und sich nicht gut auf neue, unbekannte Daten verallgemeinern lässt. Eine bewährte Methode zur Vermeidung von Overfitting ist die Regularisierung, insbesondere die L1- und L2-Regularisierung. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf diese beiden Techniken, wie sie funktionieren und wann sie angewendet werden sollten.

Was ist Regularisierung?

Regularisierung ist eine Technik zur Verhinderung von Overfitting, indem sie die Komplexität eines Modells kontrolliert. Dies geschieht durch das Hinzufügen einer Strafkomponente zur Verlustfunktion, die hohe Werte der Modellparameter (Gewichte) bestraft. Dadurch wird das Modell gezwungen, einfachere Muster zu lernen, die besser generalisieren.

L1-Regularisierung (Lasso)

Die L1-Regularisierung, auch als Lasso-Regression bekannt, fügt der Verlustfunktion die Summe der absoluten Werte der Modellgewichte hinzu. Die Formel für die L1-Regularisierung lautet:

Loss = Loss_original + λ * Σ|w|

Hierbei steht λ für den Regularisierungsparameter, der steuert, wie stark die Regularisierung wirkt, und w für die Modellgewichte.

Ein wichtiger Effekt der L1-Regularisierung ist die Erzeugung sparsamer Modelle: Viele der Gewichte werden auf genau 0 gesetzt, sodass einige Merkmale vollständig ignoriert werden. Dies macht Lasso besonders nützlich für die Merkmalsauswahl.

L2-Regularisierung (Ridge)

Die L2-Regularisierung, auch Ridge-Regression genannt, fügt der Verlustfunktion die Summe der quadrierten Modellgewichte hinzu:

Loss = Loss_original + λ * Σw²

Hierbei sorgt das Quadrieren der Gewichte dafür, dass extreme Werte stark bestraft werden. Im Gegensatz zur L1-Regularisierung werden die Gewichte jedoch nicht exakt auf 0 gesetzt, sondern lediglich verkleinert. Dadurch bleibt das Modell stabil, ohne Merkmale vollständig auszuschließen.

Wann sollte welche Regularisierung verwendet werden?

Die Wahl zwischen L1- und L2-Regularisierung hängt von den Eigenschaften der Daten und des Problems ab:

• L1-Regularisierung (Lasso): Ideal, wenn einige Merkmale irrelevant sind und aus dem Modell entfernt werden sollen. Besonders nützlich für Merkmalsauswahl.
• L2-Regularisierung (Ridge): Besser geeignet, wenn alle Merkmale wichtig sind, aber extreme Gewichtswerte vermieden werden sollen.
• Elastic Net: Eine Kombination aus beiden Regularisierungsmethoden, die sich eignet, wenn sowohl Merkmalsauswahl als auch Stabilisierung der Modellgewichte gewünscht ist.

Fazit

Die L1- und L2-Regularisierung sind mächtige Werkzeuge zur Vermeidung von Overfitting in maschinellen Lernmodellen. Während L1-Regularisierung Modelle sparsamer macht, sorgt L2-Regularisierung für stabilere Gewichte. Die Wahl der richtigen Methode hängt von den spezifischen Anforderungen des Problems ab.