正则化算法python

有很多正则化算法可以在Python中使用。其中一些常用的算法包括L1正则化（LASSO）、L2正则化（Ridge）和弹性网络（Elastic-Net）。L1正则化通过在损失函数中加入L1范数来惩罚模型中的不重要特征，从而促使模型更加稀疏。L2正则化通过在损失函数中加入L2范数来惩罚模型中的参数的大小，从而避免过拟合。弹性网络是L1和L2正则化的一种组合，它可以在模型中同时使用L1和L2范数。这些算法都可以通过Python中的机器学习库（如scikit-learn）来实现和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [用于正则化回归的 Python算法_python_代码_下载](https://download.csdn.net/download/qq_38334677/85580842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [正则化算法_了解正则化算法](https://blog.csdn.net/weixin_26712065/article/details/108915870)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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