懲罰函數意思

在數學和統計學中，懲罰函數（Penalty Function）是一種用來處理過度擬合（Overfitting）問題的方法。它們通常用於樸素貝葉斯（Naive Bayes）分類器、支持向量機（Support Vector Machines, SVM）和 ridge 迴歸（Ridge Regression）等機器學習模型中。

懲罰函數用於對模型的參數施加正則化（Regularization），這意味著它們會增加模型的訓練誤差，從而降低模型的複雜度。這樣做可以減少模型的過度擬合，使得模型在訓練數據上的表現不會過於優異，而在測試數據上的表現也會更好。

在 ridge 迴歸中，懲罰函數用於控制模型的 L2 規範（L2 norm）。在 SVM 中，懲罰函數用於控制誤判的代價。在樸素貝葉斯分類器中，懲罰函數用於控制先驗機率的影響。

總之，懲罰函數是一種用來減少模型過度擬合的方法，它們通過對模型的參數施加正則化來降低模型的複雜度。