L1正则化项和L2正则化项

L1正则化和L2正则化是防止过拟合的常用方法，它们在正则化项的计算方式和效果上有所不同。

L1正则化项是指将模型的参数的绝对值之和作为正则化项，即对参数进行L1范数惩罚。L1正则化项可以使得一些参数变为0，从而实现特征选择的效果。它在稀疏性特征选择和模型解释性方面有较好的表现。

L2正则化项是指将模型的参数的平方和开根号作为正则化项，即对参数进行L2范数惩罚。L2正则化项可以使得参数的值尽量接近于0，从而减小参数的大小。它在模型的泛化能力和鲁棒性方面有较好的表现。

下面是L1正则化项和L2正则化项的示例代码：

1. L1正则化项：

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建L1正则化模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 训练模型
lasso.fit(X, y)

# 查看模型的参数
print(lasso.coef_)

2. L2正则化项：

from sklearn.linear_model import Ridge

# 创建L2正则化模型
ridge = Ridge(alpha=0.1)

# 训练模型
ridge.fit(X, y)

# 查看模型的参数
print(ridge.coef_)