岭回归和lasso回归的异同点

岭回归和Lasso回归都是线性回归的正则化方法，都可以防止过拟合，但它们的正则化方式和效果略有不同，主要的异同点如下：

1. 正则化方式不同：岭回归使用L2正则化，Lasso回归使用L1正则化。

2. 系数的收缩程度不同：岭回归的正则化项对系数进行了平方惩罚，因此对系数的收缩程度较小，不会将某些系数收缩到0。而Lasso回归的正则化项对系数进行了绝对值惩罚，因此对系数的收缩程度较大，能够将某些系数收缩到0，因此也具有特征选择的作用。

3. 处理共线性的效果不同：岭回归可以通过缩小系数的值来减小共线性的影响，但不会将某些系数收缩到0。而Lasso回归则可以将某些系数收缩到0，从而通过特征选择来减小共线性的影响。

4. 超参数的确定方式不同：岭回归使用交叉验证来确定超参数的值，而Lasso回归则使用坐标下降法或LARS算法来确定超参数的值。

综上所述，岭回归和Lasso回归都是线性回归的正则化方法，都可以防止过拟合，但它们的正则化方式和效果略有不同。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法。如果我们希望保留所有特征，但是希望系数的值不要太大，可以选择岭回归；如果我们希望进行特征选择，或者希望通过系数的值来判断特征的重要性，可以选择Lasso回归。