ਰਿਜ ਅਤੇ ਲਾਸੋ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਅਪਲਾਈਡ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਸ਼ਾ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
ਰਿਜ ਅਤੇ ਲਾਸੋ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਰਿਜ ਅਤੇ ਲਾਸੋ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਾਗਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਸੰਗ੍ਰਹਿਤਾ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤਕਰਨ
ਗਣਿਤਿਕ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਿਯਮਤਤਾ ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨਤਾ ਜਾਂ ਸਪਰਸਿਟੀ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੀ ਮਿਆਦ ਜਾਂ ਰੁਕਾਵਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਅਪਲਾਈਡ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਰਜ਼ੀਆਂ
ਰਿਜ ਅਤੇ ਲਾਸੋ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿਸਬੰਧਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੋਣ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਮਕਰਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਹਨ।
ਰਿਜ ਅਤੇ ਲਾਸੋ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
ਰਿਜ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂਕ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਵਰਗ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੀ ਮਿਆਦ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਲਾਸੋ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਸੰਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੀ ਮਿਆਦ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਤਰ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਚੋਣ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੰਕੁਚਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਗਣਿਤਿਕ ਫਾਰਮੂਲੇ
ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਰਿਜ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਘੱਟ ਕਰੋ || y - Xβ || 2 2 + λ||β|| 2 2
ਜਿੱਥੇ λ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਅਤੇ β ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਲਾਸੋ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਘੱਟ ਕਰੋ || y - Xβ || 2 2 + λ||β|| 1
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਰਿਜ ਅਤੇ ਲੈਸੋ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਹਾਊਸਿੰਗ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਵਰਗ ਫੁਟੇਜ, ਬੈੱਡਰੂਮਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਵਰਗੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਰਿਜ ਅਤੇ ਲਾਸੋ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਕੰਮ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਰਿਜ ਅਤੇ ਲਾਸੋ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਾਧਨ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਈਆਂ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਹੱਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਨਿਯਮਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।