Regularization

L1 Düzenleme (Lasso Düzenlemesi)

L1 düzenleme, bir regresyon modelinin katsayılarını küçülterek modelin karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. L1 düzenlemesi, katsayıların mutlak değerlerini azaltarak çalışır. Bu, bazı katsayıların sıfıra inmesine neden olabilir, bu da seyrek modellere yol açar.

Kaynak: Dergipark

L1 düzenlemesinin iki ana avantajı vardır:

• Seyrek modeller oluşturabilir. Seyrek modeller, yalnızca önemli özelliklere sahip olan modellerdir. Bu, modelin daha basit ve daha az veriye duyarlı olmasını sağlayabilir.
• Önemli özellikleri belirlemeye yardımcı olabilir. L1 düzenlemesi, sıfıra inen katsayıların önemli olmadığını gösterir. Bu, modelin hangi özelliklerinin en önemli olduğunu belirlemek için kullanılabilir.

L1 düzenlemesi, aşağıdaki durumlarda faydalı olabilir:

• Veri sayısı sınırlıysa. L1 düzenlemesi, az sayıda veriyle bile iyi performans gösteren modeller oluşturabilir.
• Modelin karmaşıklığını azaltmak istiyorsanız. L1 düzenlemesi, modelin karmaşıklığını azaltarak genelleme performansını artırabilir.
• Önemli özellikleri belirlemek istiyorsanız. L1 düzenlemesi, önemli özellikleri belirlemek için yardımcı olabilir.

L1 düzenlemesinin dezavantajları şunlardır:

• Seyrek modeller, L2 düzenlemesine göre daha az uyumlu olabilir. Bu, L1 düzenlemesinin kullanıldığı bazı durumlarda, modelin veri setine daha iyi uymamasına neden olabilir.
• L1 düzenlemesi, L2 düzenlemesine göre daha yavaş olabilir. Bu, özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışılıyorsa geçerli olabilir.

L1 düzenlemesinin temel formülü aşağıdaki gibidir:

J(θ) = MSE(θ) + λ * ||θ||_1

Burada:

• J(θ), modelin maliyet fonksiyonudur.
• MSE(θ), modelin ortalama kare hatası (MSE)’dir.
• θ, modelin katsayılarıdır.
• λ, düzenleme katsayısıdır.

L1 düzenlemesi, düzenleme katsayısı λ’nin değerine göre ayarlanabilir. λ değeri arttıkça, modelin karmaşıklığı daha fazla azalır.

L1 düzenlemesi, çeşitli makine öğrenimi algoritmaları için kullanılabilir. En yaygın kullanımlarından biri, regresyon modelleri içindir. L1 düzenlemesi, doğrusal regresyon, polinom regresyon ve destek vektör makineleri (SVM’ler) gibi regresyon modellerinde kullanılabilir.

L1 düzenlemesinin bir başka yaygın kullanım alanı, sınıflandırma modelleri içindir. L1 düzenlemesi, destek vektör makineleri (SVM’ler) gibi sınıflandırma modellerinde kullanılabilir.

L1 düzenlemesi, makine öğrenimi uygulamalarında önemli bir tekniktir. Seyrek modeller oluşturma, önemli özellikleri belirleme ve modelin karmaşıklığını azaltma gibi çeşitli avantajlar sunar.