正则化是什么意思在代码中怎么提现

正则化（Regularization）在机器学习和深度学习中通常指的是对模型复杂度进行控制的一种技术，目的是防止过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上预测能力差的现象。正则化通过添加一个惩罚项到损失函数中，这个惩罚项与模型参数的大小有关，使得模型倾向于选择较小的权重值。

在Python中的很多库如scikit-learn中，当你使用线性模型（例如LinearRegression、LogisticRegression或支持向量机等）时，可以通过设置`penalty`参数来进行正则化。常见的正则化类型有：

1. L1正则化（lasso regularization）：`penalty='l1'` 或 `alpha=...`
2. L2正则化（ridge regularization）：`penalty='l2'` 或 `alpha=...`

其中，`alpha` 是正则化强度的参数，它的值越大，正则化的程度越高。

例如，使用sklearn中的逻辑回归模型做L2正则化示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression(penalty='l2', alpha=0.1)  # 零正则化 alpha=0表示无正则化