正則化¶
正則化とは、過学習などを防ぐために学習モデルにペナルティになる計算を入れることです。 学習の際に、過度にデータに最適化して学ばないようにペナルティを追加します。
ペナルティの与え方によって、L1正則化やL2正則化などがあります。
正則化について詳しくは「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」の 「3.3.4 正則化による過学習への対処」を参照ください。
正則化とは、過学習などを防ぐために学習モデルにペナルティになる計算を入れることです。 学習の際に、過度にデータに最適化して学ばないようにペナルティを追加します。
ペナルティの与え方によって、L1正則化やL2正則化などがあります。
正則化について詳しくは「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」の 「3.3.4 正則化による過学習への対処」を参照ください。