L1和L2正则化之间的区别

正则化是一种机器学习策略，可以避免过度拟合。当一个模型对训练数据拟合得太好、太复杂，但在未观察到的数据上却不能充分地发挥作用时，就会发生过度拟合。模型的损失函数被正则化，包括一个惩罚项，这有助于防止参数增长失控并简化模型。因此，该模型具有较低的过拟合风险，在应用于新数据时表现更好。在处理高维数据时，正则化尤其重要，因为它降低了过拟合的可能性，并使模型不会变得过于复杂。在这篇文章中，我们将看看正则化以及L1和L2正则化之间的区别。

什么是机器学习中的正则化

正则化是一种机器学习方法，它通过在模型的损失函数中加入一个惩罚项来防止过度拟合。正则化有两个目标：降低模型的复杂性和提高其对新输入的概括能力。使用许多正则化方法在损失函数中加入不同的惩罚项，包括L1和L2正则化。与L2正则化不同的是，L1正则化是根据参数的平方值增加惩罚项，L1正则化是根据模型参数的绝对值增加惩罚项。正则化减少了过拟合的机会，有助于保持模型的参数不失控，这两者都可以提高模型在未经测试的数据上的性能。

什么是L1正则化

L1正则化，也被称为拉索正则化，是一种机器学习策略，通过在模型的损失函数中引入基于模型参数绝对值的惩罚项来抑制过度拟合。L1正则化试图将一些模型参数减少到零，以降低模型中非零参数的数量（稀疏模型）。

L1正则化在处理高维数据时特别有用，因为它使人们能够选择一个最重要的属性子集。这减少了过拟合的风险，也使模型更容易理解。惩罚项的大小由超参数lambda控制，它调节L1正则化的强度。随着lambda的上升，更多的参数将被降低到零，从而提高正则化。

什么是L2正则化

L2正则化，也被称为Ridge正则化，是一种机器学习技术，通过在模型的损失函数中引入一个基于模型参数平方的惩罚项来避免过度拟合。二级正则化的目标是保持模型的参数大小较短，防止过大。

为了实现L2正则化，一个与模型参数的平方成正比的词被添加到损失函数中。这个词作为参数大小的限制器，防止参数的增长失控。一个名为lambda的超参数控制了正则化的强度，也控制了惩罚项的大小。λ越大，参数就越小，正则化就越强。

L1和L2正则化之间的区别

L1正则化	L2正则化
惩罚项是以模型参数的绝对值为基础的。	惩罚项是基于模型参数的平方值。
产生稀疏的解决方案（一些参数被缩减到零）。	产生非稀疏的解决方案（所有参数都被模型使用）。
对异常值很敏感。	对离群值的稳健性。
选择一个最重要的特征子集。	所有特征都被模型使用。
优化是非凸的。	优化是凸的。
惩罚项对相关特征不太敏感。	惩罚项对相关的特征更敏感。
在处理具有许多相关特征的高维数据时很有用。	当处理具有许多相关特征的高维数据时，以及当目标是拥有一个不那么复杂的模型时，就很有用。
也被称为Lasso正则化。	也被称为Ridge正则化。

结论

L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种方法，总结一下。L1正则化产生稀疏的解决方案，并基于模型参数的绝对值，对特征选择有帮助。相比之下，L2正则化产生非稀疏的解决方案，并基于模型参数的平方值，使其有利于建立更简单的模型。一个叫做lambda的超参数控制着两种方法的正则化程度。根据特定情况和所需的模型属性，选择L1或L2正则化。