Bir doğrusal regresyon modeli aşırı uyum gösteriyordu, bu yüzden L1 regülarizasyonu uyguladınız. Eğitimden sonra, her özellik ağırlığı sıfır oldu. Modeli iyileştirmek için en iyi sonraki adım nedir?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: L1 regülarizasyon gücünü azaltın ve diğer tüm eğitim ayarlarını aynı tutun..
Neden bu cevap
L1 regülarizasyonu (Lasso), model karmaşıklığını azaltmak için bazı özellik ağırlıklarını tam olarak sıfıra indirme eğilimindedir. Tüm özellik ağırlıklarının sıfır olması, modelin tüm özellikleri göz ardı ettiği ve dolayısıyla hiçbir şey öğrenmediği anlamına gelir. Bu durum, L1 regülarizasyon gücünün çok yüksek olduğunu gösterir. Regülarizasyon gücünü azaltmak, modelin özellik ağırlıklarını sıfırdan farklı değerlere ayarlamasına ve böylece veriyle daha iyi uyum sağlamasına olanak tanır. Diğer seçenekler yanlıştır çünkü L1 gücünü artırmak durumu daha da kötüleştirir, L2 regülarizasyonu ise ağırlıkları sıfıra indirmek yerine küçültür ve bu durumda ana sorun L1'in aşırı agresifliğidir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez