La regolarizzazione nel machine learning

La regolarizzazione è una tecnica usata nella modellazione statistica e nell'apprendimento automatico (machine learning) per prevenire l'overfitting.

L'overfitting avviene quando un modello si adatta troppo bene ai dati di addestramento, catturando anche il rumore casuale, e di conseguenza non riesce a generalizzare bene su nuovi dati. In pratica, il modello funziona molto bene sui dati di addestramento ma funziona male quando viene applicato nella realtà.

La regolarizzazione cerca di risolvere questo problema aggiungendo una sorta di penalità al modello durante l'addestramento.

Penalità ai coefficienti

In un modello lineare, ad esempio, i coefficienti determinano quanto ciascuna variabile influisca sulla previsione.

Senza regolarizzazione, durante l'addestramento il modello potrebbe assegnare valori molto alti a certi coefficienti, rendendo il modello troppo specifico per i dati di addestramento.

La regolarizzazione aggiunge una penalità al modello in base alla grandezza dei coefficienti.

Questo incoraggia il modello a mantenere i coefficienti piccoli, rendendolo più semplice e meno specifico ai dati di addestramento.

Tipi di regolarizzazione

Esistono due tipi di regolarizzazione

• Ridge (Regolarizzazione L2)
  La penalità è proporzionale al quadrato dei valori dei coefficienti. Questo metodo tende a ridurre il valore dei coefficienti, ma non li porta mai a zero. Ciò significa che tutte le variabili originarie rimangono nel modello, ma con un impatto ridotto. È utile quando si sospetta che tutte le variabili di input possano essere rilevanti, ma si vuole penalizzare quelle con valori troppo elevati per evitare l'overfitting.
• Lasso (Regolarizzazione L1)
  La penalità è proporzionale al valore assoluto dei coefficienti. Questo può ridurre alcuni coefficienti a zero, effettivamente rimuovendo alcune caratteristiche dal modello. Questo effetto può essere utile per la selezione delle variabili, identificando quali caratteristiche sono più rilevanti per la previsione. È particolarmente utile in scenari con un gran numero di variabili, dove solo alcune sono effettivamente importanti, e si desidera semplificare il modello eliminando quelle non rilevanti.

Entrambi i metodi sono efficaci per prevenire l'overfitting e migliorare la capacità del modello di generalizzare su nuovi dati. La scelta tra L2 e L1 dipenderà dalla natura specifica dei dati e dal problema che stai cercando di risolvere.

Bilanciamento tra adattamento e semplicità

La chiave della regolarizzazione è trovare un buon equilibrio tra l'adattamento ai dati di addestramento e la mantenimento della semplicità del modello.

Un modello troppo semplice potrebbe non catturare bene le tendenze nei dati (underfitting), mentre un modello troppo complesso potrebbe catturare il rumore casuale (overfitting).

In sintesi, la regolarizzazione è come dire al modello: "Puoi adattarti ai dati, ma non troppo; resta semplice e generale per funzionare bene anche su dati che non hai mai visto prima".