L1正则化Logistic回归

L1正则化在Logistic回归中的作用是通过增加一个L1范数项来对模型中的权重进行稀疏化处理。这种处理方式可以使得部分特征的权重变为0，从而达到特征选择的效果。相比于L2正则化，L1正则化更加倾向于产生稀疏的权重矩阵，即只有少数几个特征对最终结果起到显著影响，而其他特征的权重趋近于0。

具体来说，L1正则化通过在损失函数中引入一个L1范数项来实现，即在原本的损失函数上加上一个参数λ乘以权重向量的L1范数。这样，当优化算法尝试调整权重以减小损失函数时，L1范数项会起到约束作用，使得权重向量中的某些分量趋向于0。这样，就实现了对特征的稀疏性控制，使得模型更加简单且易于解释。