这就说明了L2正则化不容易得到稀疏矩阵,同时为了求出损失函数的最小值,使得w1和w2无限接近于0,达到防止过拟合的问题。 1.4使用场景 只要数据线性相关,用LinearRegression拟合的不是很好,需要正则化,可以考虑使用岭回归(L2), 如何输入特征的维度很高,而且是稀疏线性关系的话, 岭回归就不太合适,考虑使用Lasso回归。 1...
L1正则化和L2正则化是两种常用的机器学习模型正则化方法,它们用于防止模型过拟合,提高模型的泛化能力。 公式定义 1. L1正则化(Lasso回归): 正则化项是模型参数的绝对值之和。公式可以表示为: L1_norm=∑i=1n|wi| 因此,L1正则化的损失函数为: Loss=Lossoriginal+λ∑i=1n|wi| L1正则化会导致模型的参数趋向...
L1和L2的差别就在于这个“坡”不同,如下图:L1就是按绝对值函数的“坡”下降的,而L2是按二次函数的“坡”下降。所以实际上在0附近,L1的下降速度比L2的下降速度要快。所以会非常快得降到0。 L1在江湖上人称Lasso,L2人称Ridge。不过这两个名字还挺让人迷糊的,看上面的图片,Lasso的图看起来就像ridge,而ridge...
L1正则化,又叫Lasso Regression 如下图所示,L1是向量各元素的绝对值之和 2.L2(Ridge) L2正则化,又叫Ridge Regression 如下图所示,L2是向量各元素的平方和 L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的规则项||W||2最小,可以使得W的每个元素都很小,都接近于0,但与L1范数不同,它不会让它等...
一、L1正则化 L1正则化也被称为拉普拉斯正则化或Lasso回归。其核心思想是在损失函数中添加一个与模型参数绝对值的总和成正比的惩罚项。这种正则化方法鼓励模型参数稀疏化，即尽可能多地将参数设置为零。具体来说，对于线性回归模型，其损失函数通常表示为均方误差（MSE）：(J(\theta) = \frac{1}{2m} \sum_{i...
常见的正则化项包括L1正则化和L2正则化。 L1正则化,也称为Lasso正则化,是指在损失函数中添加模型参数的绝对值和。L1正则化能够产生稀疏解,可以用于特征选择。它的数学形式如下: L1正则化项=λ*Σ,θ 其中,λ是正则化参数,θ是待学习的模型参数。 L1正则化的优点是能够产生稀疏解,能够去除不重要的特征,简化...
ElasticNet综合了L1正则化项和L2正则化项,以下是它的公式: 3.2使用场景 ElasticNet在我们发现用Lasso回归太过(太多特征被稀疏为0),而岭回归也正则化的不够(回归系数衰减太慢)的时候,可以考虑使用ElasticNet回归来综合,得到比较好的结果。 3.3代码实现
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...
L2正则化,又叫Ridge Regression 如下图所示,L2是向量各元素的平方和 对于上面的两种情况做一下简单推广,可以得到更为一般的形式: 上式前半部分为原有的损失函数,后半部分为正则项。其中,q=1时即为L1正则化,q=2为L2正则化。 三、lasso和ridge回归