在特征维度高且希望模型更具解释性的情况下,L1正则化是一个不错的选择。🔍 L2正则化 L2正则化,也称为岭回归,通过在损失函数中加入权重参数平方和的一半来防止过拟合。与L1不同,L2正则化倾向于使权重参数均匀地接近零,但不会完全置为零。它通过对大的权重参数施加更大的惩罚,使模型更加均匀地分散权重,从而提...
函数拟合过程中,我们希望模型不要太复杂,否则很容易发生过拟合现象,所以我们要加入正则化项。不同的正则化项就产生了不同的回归方法,其中以 Ridge Regression (岭回归)和 Lasso 最为经典,前者是加入了 L2 正则化项,后者加入的是 L1 正则化项。.L1 与 L2 正则最大的不同:L1 可以带来稀疏的结果,即L1会使得部...
嵌入式选择最常用的是L1正则化和L2正则化正则化项越大,模型越简单,系数越小,当正则化项增大到一定程度时,所有的特征系数都会趋于0,在这...1Intro从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程,称为“特征选择”。特征选择是一个重要的数据预处理过程,进行特征选择的原因如下: 减少特征数量、降维,使模型泛化能力...