逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？

逻辑回归可以通过正则化来防止过拟合。正则化是一种在损失函数中增加惩罚项以减小模型复杂度的技术。常见的正则化方法有 L1 正则化和 L2 正则化。

L1 正则化会使得一些特征的权重变成 0，从而实现特征选择的功能，减少特征的数量，降低模型复杂度。

L2 正则化则会让模型的权重尽量小，但不会让任何权重变成 0。

正则化的原理是通过增加惩罚项来限制模型的复杂度，从而降低过拟合的风险。在损失函数中加入正则化项可以使得模型更加倾向于选择简单的解决方案，而不是复杂的过拟合方案。

因此，正则化是一种常用的防止过拟合的方法，可以帮助我们得到更好的模型。