正则化是一种用于减少模型在机器学习中过拟合的技术，从而提高模型在未见过的数据上的泛化能力。简而言之，正则化就是在模型的损失函数中加入一个额外的项，这个项通常与模型的复杂度相关，目的是惩罚过度复杂的模型。
在实际应用中，正则化可以通过不同的方式实现，最常见的有两种类型：
-
L1 正则化：又称为Lasso回归，它通过将权重的绝对值的总和加入到损失函数中来工作。L1 正则化可以导致模型中一些权重变为零，从而实现特征选择的效果，这对于处理具有高维特征的数据集特别有效。
例如，在一个预测房价的模型中，我们可能有成百上千的特征，但并非所有特征都和输出变量（房价）紧密相关。通过应用L1正则化，模型会倾向于忽略掉一些不重要的特征（权重被设为零），从而简化模型并提高其在新数据上的表现。
-
L2 正则化：又称为岭回归，它通过将权重的平方和加入到损失函数中来实现。与L1不同，L2 正则化不会使权重变成零，而是会接近于零，从而确保模型的复杂度降低，但所有特征都得到一定程度的考虑。
举个例子，如果我们在处理一个图像识别问题，模型需要从成千上万的像素输入中学习。应用L2正则化有助于保持模型权重较小，减少过拟合风险，使模型更加稳定。
正则化的选择（L1或L2）以及正则化强度的调整（通常通过一个称为“正则化参数”的超参数控制）通常是基于交叉验证的结果来决定的，以确保模型在不同的数据集上都能有很好的表现。实践中，也有将L1和L2正则化组合使用的情况，这被称为弹性网（Elastic Net）正则化，旨在结合L1和L2的优点。
2024年8月16日 00:35 回复