线性回归和岭回归的区别

线性回归和岭回归是两种常用的回归模型，它们有以下几点区别：

1. 正则化项：线性回归没有正则化项，而岭回归引入了L2正则化项。正则化项是为了控制模型的复杂度和减小过拟合的风险。岭回归通过增加L2范数的惩罚项，使得回归系数趋向于0，从而减小模型的方差。

2. 系数估计：线性回归使用最小二乘法估计回归系数，即最小化预测值与实际值之间的平方误差。而岭回归通过最小化预测值与实际值之间的平方误差，并加上L2正则化项，以求得最优的回归系数。

3. 处理多重共线性：线性回归在存在多重共线性时可能会出现问题，因为它假设自变量之间无线性关系。而岭回归可以通过引入正则化项来缓解多重共线性问题，并且可以减小模型的方差。

4. 模型复杂度：线性回归没有对模型复杂度进行限制，因此可能出现过拟合问题。而岭回归通过正则化项对模型复杂度进行限制，可以在样本量少于变量数的情况下降低过拟合风险。

总的来说，线性回归和岭回归都是线性模型，但岭回归加入了L2正则化项来控制模型复杂度和处理多重共线性问题。相比之下，线性回归没有正则化项，可能更容易出现过拟合情况。