So finden Sie die perfekte Regularisierungsnummer?

1. Wie berechnen Sie die Regularisierung?
2. Wie wählen Sie den Wert des Regularisierungsparameters λ aus?
3. Was sollte der Wert des Regularisierungsparameters sein??

Wie berechnen Sie die Regularisierung?

Das Prinzip hinter der Regularisierung ist, dass es funktioniert, indem es dem komplexen Modell eine Straf- oder Komplexitätsbegriff hinzufügt. In Anbetracht der einfachen linearen Regressionsgleichung: y = β0+β1 × 1+β2 × 2+β3 × 3+⋯+βnxn+B, wobei y den zu vorhergesagten Wert darstellt und x1, x2,… xn die Merkmale für y darstellt. Auch β0, β1,…..

Wie wählen Sie den Wert des Regularisierungsparameters λ aus?

Bei der Auswahl eines Lambda-Wert. Ihr Modell lernt nicht genug über die Trainingsdaten, um nützliche Vorhersagen zu treffen.

Was sollte der Wert des Regularisierungsparameters sein??

Der Regularisierungsparameter ϵ wird von einem Anfangswert von 10 um den Faktor 0 reduziert.1 zu einem Wert von 1x10-6, wenn die Optimalitäts- und Integritätsbedingungen erfüllt sind. Das MPCC -Problem wird geändert, wenn der Regularisierungsparameter aktualisiert und erneut gelöst wird.