正则化回归

正则化回归是机器学习中用于防止模型过拟合的重要技术。它通过在损失函数中添加一个正则化项来实现，该项通常与模型权重的大小相关。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。L1正则化倾向于产生稀疏模型，即许多权重为零，从而实现特征选择；而L2正则化则倾向于使权重值较小，但不为零，从而提高模型的泛化能力。正则化强度由超参数控制，需要通过交叉验证等方法进行选择。在实际应用中，正则化回归可以显著提高模型在新数据上的表现，是构建稳健预测模型的关键步骤。理解并合理应用正则化技术，对于机器学习从业者来说至关重要。