什么是L1正则与L2正什么区别·让模型更健壮·下面我们来聊聊它们之间的一些区别

什么是L1正则与L2正则？它们有什么区别？

L1正则和L2正则是两种常用的正则化技术，它们在机器学习中用于防止过拟合，让模型更健壮。下面，我们来聊聊它们之间的一些区别。

1. 稀疏性不同

L1正则（Lasso）：它喜欢把不重要的特征的权重变成0，也就是产生一个“稀疏”模型。这样，在高维数据中，它就像一个聪明的“筛选器”，能够帮我们找到真正重要的特征。 L2正则（Ridge）：它不会把权重完全变成0，而是把它们的值压缩到很小，但不会是0。这意味着，所有特征都会有“存在感”。

2. 解的少数性不同

L1正则：有时候，它可能不止找到一个解，因为多个解都能满足条件。 L2正则：通常只有一个解，尤其是当特征数量比样本数量少的时候。

3. 计算复杂性不同

L1正则：由于它倾向于产生稀疏模型，所以优化起来可能有点“费劲”。 L2正则：数学上比较简单，优化起来也不费劲，因为它的梯度是连续的。

4. 对于异常值的鲁棒性不同

L1正则：对异常值比较“坚强”，不会因为权重太大而受到影响。 L2正则：对异常值可能不那么坚强，因为它对大的权重比较“敏感”。

延伸阅读：正则化在机器学习中的重要性

正则化是机器学习中的一个重要技术，用于防止过拟合，确保模型在训练数据外的新数据上也能表现得很好。选择合适的正则化技术可以帮助我们构建更健壮、更可靠的模型。尤其在高维数据中，正则化技术可以帮助我们选择重要的特征，去除不必要的噪音。不同的正则化技术有其特定的适用场景，了解它们的特点和区别，可以帮助我们更好地选择和应用。