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法學L1正則化和L2正則化的區別？
正則化是一種機器學習策略，用於避免過擬合。過擬合是指模型對訓練資料擬合得過於完美，模型過於複雜，但在未觀察到的資料上表現不佳。模型的損失函式被正則化，包含一個懲罰項，這有助於防止引數失控並簡化模型。結果，模型具有較低的過擬合風險，並在應用於新資料時表現更好。在處理高維資料時，正則化尤其重要，因為它降低了過擬合的可能性，並防止模型變得過於複雜。在這篇文章中，我們將瞭解正則化以及L1和L2正則化的區別。
什麼是機器學習中的正則化？
正則化是一種機器學習方法，透過在模型的損失函式中加入懲罰項來防止過擬合。正則化的目標有兩個：降低模型的複雜度，並提高其對新輸入的泛化能力。多種正則化方法，包括L1和L2正則化，透過向損失函式新增不同的懲罰項來實現。L1正則化根據模型引數的絕對值新增懲罰項，而L2正則化根據引數的平方新增懲罰項。正則化降低了過擬合的可能性，並有助於防止模型引數失控，這兩點都可以提高模型在未測試資料上的效能。
什麼是L1正則化？
L1正則化，也稱為Lasso正則化，是一種機器學習策略，透過基於模型引數的絕對值向模型的損失函式中引入懲罰項來抑制過擬合。L1正則化旨在將某些模型引數縮減為零，以減少模型中非零引數的數量（稀疏模型）。
在處理高維資料時，L1正則化尤其有用，因為它允許選擇最重要的屬性子集。這降低了過擬合的風險，並使模型更容易理解。超引數lambda控制懲罰項的大小，從而控制L1正則化的正則化強度。隨著lambda的增加，更多引數將被縮減為零，從而增強正則化。
什麼是L2正則化？
L2正則化，也稱為Ridge正則化，是一種機器學習技術，透過基於模型引數的平方向模型的損失函式中引入懲罰項來避免過擬合。L2正則化的目標是保持模型引數的大小較小，並防止引數過大。
為了實現L2正則化，一個與模型引數的平方成比例的項被新增到損失函式中。這個項充當引數大小的限制器，防止它們失控。一個稱為lambda的超引數控制正則化的強度，也控制懲罰項的大小。lambda越大，引數越小，正則化越強。
L1和L2正則化的區別
L1正則化 |
L2正則化 |
|---|---|
懲罰項基於模型引數的絕對值。 |
懲罰項基於模型引數的平方。 |
產生稀疏解（一些引數被縮減為零）。 |
產生非稀疏解（模型使用所有引數）。 |
對異常值敏感。 |
對異常值穩健。 |
選擇最重要的特徵的子集。 |
模型使用所有特徵。 |
最佳化是非凸的。 |
最佳化是凸的。 |
懲罰項對相關特徵不太敏感。 |
懲罰項對相關特徵更敏感。 |
在處理具有許多相關特徵的高維資料時很有用。 |
在處理具有許多相關特徵的高維資料以及目標是構建更簡單模型時很有用。 |
也稱為Lasso正則化。 |
也稱為Ridge正則化。 |
結論
總而言之，L1和L2正則化是兩種防止機器學習模型過擬合的方法。L1正則化基於模型引數的絕對值，產生稀疏解，對於特徵選擇很有用。相比之下，L2正則化基於模型引數的平方，產生非稀疏解，對於構建更簡單的模型很有用。這兩種方法都由一個控制正則化程度的超引數lambda控制。選擇L1或L2正則化取決於具體情況和所需的模型特性。
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