导读 在机器学习中,正则化是防止模型过拟合的重要手段之一。而L1和L2正则化作为两种常见的方法,它们虽然都旨在减少模型复杂度,但表现方式却大...
在机器学习中,正则化是防止模型过拟合的重要手段之一。而L1和L2正则化作为两种常见的方法,它们虽然都旨在减少模型复杂度,但表现方式却大相径庭!👀
首先,从公式上看,L1正则化(Lasso)通过添加权重系数绝对值之和来惩罚模型参数,而L2正则化(Ridge)则是对权重平方和进行惩罚。这两种方式直接影响了模型参数的分布:🌟
- L1倾向于让部分参数变为零,从而实现特征选择的效果,特别适合高维稀疏数据场景;
- L2则更倾向于将参数均匀缩小,保持所有特征的影响,适合连续型数据建模。
其次,在几何上,L1正则化的约束区域为菱形,更容易在坐标轴方向产生稀疏解;而L2的圆形约束区域则使参数分布更加平滑。🎯
简单来说,L1追求简洁与高效,而L2注重稳定与平衡。两者各有所长,选择时需结合具体问题需求哦!✨
免责声明:本文由用户上传,如有侵权请联系删除!