通常,当最小二乘估计方差很大时,岭回归效果更好。三、lasso回归: 岭回归的一个显著劣势在于:最终模型始终包括全部p个变量。惩罚项可以将系数往0方向缩减,但是不会确切地压缩到0。这种设定不影响预测精度,但是当变量p非常大时,不便于模型解释。这时就可以参考lasso回归了。它是最小化下式得到: ...
它们都可以通过加入正则化项的过程减少模型的过拟合,但也存在本质的区别,具体表现在: 一、概念不同: L1正则化:也叫Lasso正则化,将模型中参数的绝对值之和作为惩罚项,重点是排除参数的系数。 L2正则化:也叫Ridge正则化,将模型参数的平方和作为惩罚项,重点是降低参数的系数。 二、优化方式不同: L1正则化:使用L1...
原理：L1正则化和L2正则化都是在目标函数的后面添加一个正则项用来防止过拟合，L1正则项是基于L1范数，...
稀疏性:L1正则倾向于产生稀疏解,即模型中的许多参数会被压缩为0,而L2正则则不会。这使得L1正则特别适用于特征选择。 优化难度:L1正则由于其在0点不可导,优化起来相对复杂;而L2正则的梯度是连续的,更容易进行数学处理和优化。 对异常值的鲁棒性:L1正则对异常值更为鲁棒,因为它不会过分惩罚大的权重;而L2正则则可...
L1正则化和L2正则化的主要区别在于对模型参数的惩罚方式不同。L1正则化会让部分参数变为0,从而实现特征选择的功能,即可以通过L1正则化将不重要的特征的权重置为0,从而达到特征筛选的效果;而L2正则化则会让所有参数都变小但不为0,能够更好地控制模型的复杂度。 第二章:L1正则化和L2正则化在模型训练中的作用 L1...
L1正则化(Lasso回归) 原理:L1正则化是通过在损失函数中加入所有模型参数(系数)绝对值的和作为惩罚项。这种方法可以使一些系数完全变为零,从而实现特征的选择。 损失函数:在L1正则化中,损失函数是原始损失函数(如线性回归中的均方误差)加上参数绝对值和的乘积。如果我们以线性回归为例,L1正则化的损失函数可以表示为...
区别在于它们惩罚项的构造方式。L1正则化通过在损失函数中加上参数绝对值之和（乘以一个常数），旨在促使参数向0靠拢，从而实现稀疏化效果，简化模型并起到特征选择的作用。这种正则化方法在需要进行特征选择的任务中表现优异，但由于绝对值函数在0点不可导，优化过程可能更为复杂。L2正则化则采取不同的...
原理: (1)从模型的复杂度上解释:更小的权值w,从某种意义上说,表示网络的复杂度更低,对数据的拟合更好(这个法则也叫做奥卡姆剃刀),而在实际应用中,也验证了这一点,L2正则化的效果往往好于未经正则化的效果。 (2)从数学方面的解释:过拟合的时候,拟合函数的系数往往非常大,为什么?如下图所示,过拟合,就是拟合...
L1正则化可以产生稀疏权重参数矩阵,从而得到一个稀疏模型,这样表示为0的特征的贡献值为0,那么自然地我们会在这100个特征列中将这些过滤掉,只留下那些对因变量产生主要贡献的参数,简而言之,这样我们可以用L1正则化进行特征选择;同时一定程度上,L1可以防止过拟合。
L1正则化和L2正则化的理解 机器学习中,如果参数过多,模型过于复杂,容易造成过拟合(overfit)。即模型在训练样本数据上表现的很好,但在实际测试样本上表现的较差,不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用使用正则化,例如 L1 和 L2 正则化。但是,正则化项是如何得来的?其背后的数学原理是什么?