什么是 L1 和 L2 正则,区别是?
时间: 2023-05-20 10:03:54 浏览: 169
L1和L2正则是机器学习中常用的正则化方法。L1正则是指将模型参数的绝对值之和加入到损失函数中,L2正则是指将模型参数的平方和加入到损失函数中。区别在于L1正则会使得一些参数变为0,从而实现特征选择的效果,而L2正则则会使得参数趋近于0但不为0。
相关问题
什么是L1正则化和L2正则化?
L1正则化和L2正则化是在机器学习中常用的则化方法,用于控制模型的复杂度,防止过拟合。
L1正则化,也称为Lasso正则化,通过在损失函数中添加L1范数惩罚项来实现。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。L1正则化的效果是使得模型的某些特征权重变为0,从而实现特征选择和稀疏性。
L2正则化,也称为Ridge正则化,通过在损失函数中添加L2范数惩罚项来实现。L2范数是指向量中各个元素的平方和再开根号。L2正则化的效果是使得模型的特征权重尽量小,但不会变为0,从而减小模型对特征值的敏感度。
正则化的功能是什么?如何理解LO、L1和L2正则化?
正则化是一种常用的机器学习技术,它的主要功能是通过对模型参数进行惩罚,来避免模型过拟合。正则化可以通过在损失函数中添加一个正则项来实现,这个正则项通常是模型参数的范数。L0、L1和L2正则化是三种常见的正则化方法。
L0正则化是指将模型参数中的一些系数变为0,从而实现特征选择的目的。L0正则化的正则项是模型参数中非零元素的个数,但由于这个正则项是非凸的,因此很难求解。
L1正则化是指将模型参数中的一些系数变得很小,甚至为0,从而实现特征选择的目的。L1正则化的正则项是模型参数中各个系数的绝对值之和,它可以产生稀疏模型,即只有一部分系数是非零的。这是因为L1正则化的正则项在某些点上是不可导的,因此在这些点上,某些系数会变为0。
L2正则化是指将模型参数中的一些系数变得很小,但不会变为0,从而防止模型过拟合。L2正则化的正则项是模型参数中各个系数的平方和,它可以防止模型过拟合,但不能产生稀疏模型。
以下是一个使用L1正则化的线性回归模型的例子:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
model = Lasso(alpha=0.1)
model.fit(X_train, y_train)
```