Lihat sumber 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.