正则化是机器学习中防止过拟合的常见技术，它通过惩罚模型复杂度来解决这个问题。主要正则化方法包括：l1 正则化（套索）：促进特征选择，产生稀疏解决方案。l2 正则化（岭回归）：稳定模型，产生密集解决方案。弹性网络正则化：结合 l1 和 l2 正则化，提供折中方案。正则化优点包括防止过拟合、提高泛化性能、促进特征选择和稳定模型。选择适当的正则化方法和参数至关重要，通常通过交叉验证来选择。
正则化方法
在机器学习中，正则化是防止过拟合的常用技术。过拟合是指模型过于复杂，导致在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。正则化通过惩罚模型的复杂度来解决这个问题，迫使其找到更简单的解决方案。
最常见的正则化方法包括：
- L1 正则化（套索）：它向模型的权重向量添加 L1 范数（权重的绝对值之和）。L1 正则化倾向于产生稀疏的解决方案，其中许多权重为零。这可以促进特征选择，因为非零权重对应的特征更有可能与目标变量相关。
- L2 正则化（岭回归）：它向模型的权重向量添加 L2 范数（权重的平方和）。与 L1 正则化不同，L2 正则化倾向于产生密集的解决方案，其中所有权重都不为零。L2 正则化通过减小权重幅度来帮助稳定模型，防止极端值。
- 弹性网络正则化：它结合了 L1 和 L2 正则化，向模型的权重向量添加 L1 和 L2 范数的线性组合。弹性网络正则化提供了一种折中方案，可以促进特征选择和模型稳定性。
正则化的优点：
- 防止过拟合
- 提高模型泛化性能
- 促进特征选择
- 稳定模型
正则化的选择：
选择适当的正则化方法和正则化参数（λ）至关重要。通常，通过交叉验证来选择最佳的正则化参数。交叉验证将数据分成训练集和测试集，并在不同 λ 值下训练模型，以找到在测试集上表现最佳的那个值。
