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法学L1正则化和L2正则化的区别？
正则化是一种机器学习策略，用于避免过拟合。过拟合是指模型对训练数据拟合得过于完美，模型过于复杂，但在未观察到的数据上表现不佳。模型的损失函数被正则化，包含一个惩罚项，这有助于防止参数失控并简化模型。结果，模型具有较低的过拟合风险，并在应用于新数据时表现更好。在处理高维数据时，正则化尤其重要，因为它降低了过拟合的可能性，并防止模型变得过于复杂。在这篇文章中，我们将了解正则化以及L1和L2正则化的区别。
什么是机器学习中的正则化？
正则化是一种机器学习方法，通过在模型的损失函数中加入惩罚项来防止过拟合。正则化的目标有两个：降低模型的复杂度，并提高其对新输入的泛化能力。多种正则化方法，包括L1和L2正则化，通过向损失函数添加不同的惩罚项来实现。L1正则化根据模型参数的绝对值添加惩罚项，而L2正则化根据参数的平方添加惩罚项。正则化降低了过拟合的可能性，并有助于防止模型参数失控，这两点都可以提高模型在未测试数据上的性能。
什么是L1正则化？
L1正则化，也称为Lasso正则化，是一种机器学习策略，通过基于模型参数的绝对值向模型的损失函数中引入惩罚项来抑制过拟合。L1正则化旨在将某些模型参数缩减为零，以减少模型中非零参数的数量（稀疏模型）。
在处理高维数据时，L1正则化尤其有用，因为它允许选择最重要的属性子集。这降低了过拟合的风险，并使模型更容易理解。超参数lambda控制惩罚项的大小，从而控制L1正则化的正则化强度。随着lambda的增加，更多参数将被缩减为零，从而增强正则化。
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什么是L2正则化？
L2正则化，也称为Ridge正则化，是一种机器学习技术，通过基于模型参数的平方向模型的损失函数中引入惩罚项来避免过拟合。L2正则化的目标是保持模型参数的大小较小，并防止参数过大。
为了实现L2正则化，一个与模型参数的平方成比例的项被添加到损失函数中。这个项充当参数大小的限制器，防止它们失控。一个称为lambda的超参数控制正则化的强度，也控制惩罚项的大小。lambda越大，参数越小，正则化越强。
L1和L2正则化的区别
L1正则化 |
L2正则化 |
|---|---|
惩罚项基于模型参数的绝对值。 |
惩罚项基于模型参数的平方。 |
产生稀疏解（一些参数被缩减为零）。 |
产生非稀疏解（模型使用所有参数）。 |
对异常值敏感。 |
对异常值稳健。 |
选择最重要的特征的子集。 |
模型使用所有特征。 |
优化是非凸的。 |
优化是凸的。 |
惩罚项对相关特征不太敏感。 |
惩罚项对相关特征更敏感。 |
在处理具有许多相关特征的高维数据时很有用。 |
在处理具有许多相关特征的高维数据以及目标是构建更简单模型时很有用。 |
也称为Lasso正则化。 |
也称为Ridge正则化。 |
结论
总而言之，L1和L2正则化是两种防止机器学习模型过拟合的方法。L1正则化基于模型参数的绝对值，产生稀疏解，对于特征选择很有用。相比之下，L2正则化基于模型参数的平方，产生非稀疏解，对于构建更简单的模型很有用。这两种方法都由一个控制正则化程度的超参数lambda控制。选择L1或L2正则化取决于具体情况和所需的模型特性。
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