Regularisasi sebagai Solusi Overfitting

Regularisasi adalah salah satu metode yang umum digunakan untuk mengurangi overfitting dalam model prediktif. Dengan menambahkan penalti terhadap bobot parameter dalam algoritma pembelajaran, regularisasi membantu menjaga agar model tidak terlalu kompleks.

Jenis-jenis Regularisasi

Dua teknik regularisasi yang populer adalah L1 regularization (Lasso) dan L2 regularization (Ridge). Kedua metode ini memberikan penalti berbeda terhadap parameter, sehingga mempengaruhi hasil akhir model.

Implementasi Regularisasi

Dalam praktiknya, regularisasi diimplementasikan dengan menambahkan sebuah istilah penalti pada fungsi loss selama proses pelatihan model. Dengan begitu, model cenderung memiliki parameter yang lebih kecil dan sederhana.

Efektivitas Regularisasi

Penggunaan regularisasi terbukti efektif dalam meningkatkan kemampuan generalisasi model, sehingga dapat mengurangi risiko overfitting terutama pada dataset yang kompleks atau berukuran kecil.