L1正则和L2正则的区别？

L1正则化和L2正则化都是机器学习中常用的模型复杂度控制技术，它们都属于权重衰减项的一部分，用于防止过拟合。主要区别在于：

1. **L1正则（Lasso Regression）**：它引入的是绝对值惩罚项到损失函数中，即对模型参数的绝对值求和。这种正则化鼓励模型产生稀疏解，也就是许多参数会直接变为0，因此可以看作是一种特征选择工具，帮助我们识别哪些特征对于预测最为关键。

2. **L2正则（Ridge Regression）**：相比之下，L2正则使用的是平方和作为惩罚，即对参数的平方和进行求和。这意味着所有的参数都会被稍微缩小，但不会直接变为0。L2正则更平滑地降低参数，整个模型通常不会有太多零参数，而是所有参数都被微调。

**区别总结**：
- L1侧重于特征选择，可能导致某些特征完全消失；而L2倾向于保持所有特征，只是减小其影响。
- L1产生的模型更易于理解和解释，因为它“去掉”了一些无关紧要的特征。
- L2对于噪声数据有较强的鲁棒性，因为它对参数的影响比较均匀。