Regularization

L2 düzenleme, bir regresyon modelinin katsayılarını küçülterek modelin karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. L2 düzenlemesi, katsayıların karelerini azaltarak çalışır. Bu, tüm katsayıların aynı derecede 0'a doğru küçültülmesine neden olur.

L2 düzenlemesinin iki ana avantajı vardır:

• Genelleştirme performansını artırabilir. L2 düzenlemesi, modelin karmaşıklığını azaltarak genelleme performansını artırabilir. Bu, modelin yeni verilere daha iyi uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Modeli daha kararlı hale getirebilir. L2 düzenlemesi, modelin katsayılarını azaltarak modelin daha kararlı hale gelmesine yardımcı olabilir. Bu, modelin eğitim verilerindeki küçük değişikliklere karşı daha az hassas olmasına yardımcı olur.

L2 düzenlemesi, aşağıdaki durumlarda faydalı olabilir:

• Veri sayısı yeterliyse. L2 düzenlemesi, yeterli veri varsa genelleme performansını artırabilir.
• Modelin karmaşıklığını azaltmak istiyorsanız. L2 düzenlemesi, modelin karmaşıklığını azaltarak genelleme performansını artırabilir.

L2 düzenlemesinin dezavantajları şunlardır:

• L2 düzenlemesi, L1 düzenlemesine göre daha az seyrek modeller oluşturur. Bu, L2 düzenlemesinin kullanıldığı bazı durumlarda, modelin önemli özelliklerini belirlemek için daha az etkili olmasına neden olabilir.
• L2 düzenlemesi, L1 düzenlemesine göre daha yavaş olabilir. Bu, özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışılıyorsa geçerli olabilir.

L2 düzenlemesinin temel formülü aşağıdaki gibidir:

J(θ) = MSE(θ) + λ * ||θ||_2²

Burada:

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

L2 düzenlemesi, düzenleme katsayısı λ’nin değerine göre ayarlanabilir. λ değeri arttıkça, modelin karmaşıklığı daha fazla azalır.

L2 düzenlemesi, çeşitli makine öğrenimi algoritmaları için kullanılabilir. En yaygın kullanımlarından biri, regresyon modelleri içindir. L2 düzenlemesi, doğrusal regresyon, polinom regresyon ve destek vektör makineleri (SVM’ler) gibi regresyon modellerinde kullanılabilir.

L2 düzenlemesinin bir başka yaygın kullanım alanı, sınıflandırma modelleri içindir. L2 düzenlemesi, destek vektör makineleri (SVM’ler) gibi sınıflandırma modellerinde kullanılabilir.

L2 düzenlemesi, makine öğrenimi uygulamalarında önemli bir tekniktir. Genelleştirme performansını artırma, modeli daha kararlı hale getirme ve önemli özellikleri belirleme gibi çeşitli avantajlar sunar.

L2 düzenlemesinin ve L1 düzenlemesinin karşılaştırması şu şekilde yapılabilir:

Hangi düzenlemenin daha uygun olduğu, uygulamanın özelliklerine bağlıdır. Genel olarak, L2 düzenlemesi, daha fazla veriye sahip uygulamalarda ve genelleştirme performansının önemli olduğu uygulamalarda daha uygundur. L1 düzenlemesi, önemli özelliklerin belirlenmesinin önemli olduğu uygulamalarda daha uygundur.