l1正则与l2正则的区别是什么

l1正则与l2正则的区别是什么:1、稀疏性不同;2、解的少数性不同;3、计算复杂性不同;4、对于异常值的鲁棒性不同。其中,l1正则化能产生稀疏解,有助于特征选择,而l2正则化能防止过拟合,并且通常具有解的少数性。

l1正则与l2正则的区别是什么

1、稀疏性不同

l1正则(Lasso): 它倾向于产生稀疏模型。在高维数据中,它可以作为特征选择的手段,将不重要的特征的权重压缩为零。

l2正则(Ridge): 它不会将权重完全压缩为零,而是将它们压缩到一个小的范围内,所有特征都会有不为零的权重。

2、解的少数性不同

l1正则: 在某些情况下,可能存在多个解。

l2正则: 通常具有少数解,尤其是当特征数量少于样本数量时。

3、计算复杂性不同

l1正则: 由于它倾向于产生稀疏模型,所以在某些算法中可能更难优化。

l2正则: 数学上更易处理和优化,因为它的梯度是连续的。

4、对于异常值的鲁棒性不同

l1正则: 对异常值更鲁棒,因为它不会过分地惩罚大的权重。

l2正则: 对异常值可能不那么鲁棒,因为它会对大的权重施加更大的惩罚。


延伸阅读:

正则化在机器学习中的重要性

正则化是机器学习中的一个重要技术,用于防止过拟合,确保模型在训练数据外的新数据上也能表现得很好。选择合适的正则化技术可以帮助我们构建更健壮、更可靠的模型。尤其在高维数据中,正则化技术可以帮助我们选择重要的特征,去除不必要的噪音。不同的正则化技术有其特定的适用场景,了解它们的特点和区别,可以帮助我们更好地选择和应用。

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