lasso回归正则和岭回归正则的区别,适用条件
时间: 2023-05-19 13:06:54 浏览: 77
Lasso回归和岭回归都是常用的正则化方法,它们的主要区别在于正则化项的形式不同。Lasso回归使用L1正则化项,可以将一些不重要的特征系数压缩为0,从而实现特征选择的效果;而岭回归使用L2正则化项,可以将所有特征系数都缩小,但不会将其压缩为0。因此,Lasso回归更适用于具有稀疏性的数据集,而岭回归更适用于具有共线性的数据集。
相关问题
lasso回归和岭回归区别
Lasso回归和岭回归都是用于线性回归中的正则化方法,它们的主要区别在于正则化项的形式不同。
Lasso回归使用的是L1正则化,它会将某些系数缩小至0,从而实现特征选择和降维的效果。因此,Lasso回归在处理稀疏数据时表现更好。
岭回归使用的是L2正则化,它会让所有的系数都缩小,但不会将它们缩小至0。因此,岭回归在处理多重共线性问题时表现更好。
另外,Lasso回归和岭回归还有一些其他的区别,例如对异常值的敏感程度不同、对共线性的处理方式不同等。在实际应用中,应根据具体问题的特点来选择合适的正则化方法。
LASSO回归算法和岭回归算法的正则项,逻辑回归算法的常用损失函数
LASSO 回归算法的正则项是一种L1正则化,它引入了稀疏性,以减少不相关特征对模型的影响;而岭回归算法的正则项是一种L2正则化,它可以抑制过拟合,改善模型的预测性能。逻辑回归算法的常用损失函数是交叉熵损失函数,它用来衡量预测值与真实值之间的差距。