Борьба с переобучением с помощью регуляризации Наблюдения за графиками и метриками показывают, что полиномиальная модель, обученная на немасштабированных данных, страдает от серьезного переобучения. Характеристики сильно различаются по величине, что подрывает обобщение модели. Учитывая это, была разработана стратегия противодействия переобучению путем применения регуляризации.
Стандартизация данных с помощью методов масштабирования Масштабирование объектов осуществляется с помощью стандартного масштабатора из библиотеки машинного обучения, который вычисляет параметры на основе обучающих данных. Как обучающие, так и тестовые наборы преобразуются таким образом, что каждая функция приводится к сопоставимому диапазону. Это гарантирует, что функции, охватывающие разные порядки величины, нормализуются для повышения производительности модели.
Управление сложностью с помощью регрессии гребня Гребневая регрессия применяется к полиномиальной модели, чтобы ограничить ее склонность к переобучению за счет снижения больших коэффициентов. Метод включает в себя подгонку модели к преобразованным обучающим данным и последующую генерацию прогнозов как для обучающей, так и для тестовой выборок. Оценка с помощью квадратичных показателей ошибок показывает, что упорядоченное обучение приводит к более стабильной и хорошо обобщенной модели.
Оптимизация производительности модели за счет настройки альфа-сигнала Влияние параметра регуляризации исследуется путем экспериментирования с различными значениями альфа-коэффициента. Очень высокое значение альфа-коэффициента приводит к чрезмерному снижению весовых коэффициентов, в то время как умеренное значение заметно улучшает показатели качества. Эта настройка иллюстрирует чувствительность модели к силе регуляризации, подчеркивая важность балансировки смещения и дисперсии.
Решение проблем с расширением полиномиальных функций и нормализацией Введение полиномиальных функций увеличивает сложность модели, но если дополнительные коэффициенты фактически обнулены, модель может имитировать простую линейную регрессию. Показано, что неправильное управление параметрами нормализации отрицательно влияет на производительность, приводя к непредсказуемым коэффициентам и снижению качества. Опыт показывает, что тщательная предварительная обработка и выбор параметров имеют решающее значение для создания надежной модели полиномиальной регрессии.