详解L1和L2正则化_l1 l2正则化 💡

在机器学习和深度学习领域，正则化是防止模型过拟合的重要技术之一。其中，L1和L2正则化是最常用的两种方法，它们通过添加额外的约束或惩罚来调整模型参数，以提升模型的泛化能力。接下来，让我们深入探讨这两种正则化方法的细节吧！🔍

一、L1正则化 📏

L1正则化也被称为Lasso回归，它通过对模型权重施加绝对值惩罚来减少复杂度。这种正则化方式倾向于将某些特征的权重压缩到零，从而实现特征选择的效果。对于那些噪声大或者对预测结果影响小的特征，L1正则化能够有效地降低其重要性，使得模型更加简洁。🎯

二、L2正则化 🎯

与L1不同，L2正则化（Ridge回归）对权重的平方进行惩罚，这使得所有特征的权重都趋于较小但非零。因此，L2正则化不会导致特征被完全排除，而是让模型的所有输入特征都有机会参与预测过程。这种方法有助于平滑模型输出，避免过拟合。🛡️

三、如何选择？🤔

选择使用L1还是L2，取决于具体应用场景。如果目标是简化模型并执行特征选择，则L1是一个不错的选择；而当希望保持所有特征的影响时，L2可能更适合。当然，在实际操作中，也可以同时使用L1和L2（即Elastic Net），以结合两者的优势。🚀

掌握L1和L2正则化的原理及其应用场景，将帮助你更好地构建高效且健壮的机器学习模型！🛠️