【python机器学习】——正则化

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

正则化 regularization

正则化的目的

正则化是机器学习中的一种技术，主要用于减少模型的复杂度，防止过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上学习得非常好，但在未知数据上表现不佳。为了避免这种情况，我们可以通过正则化来惩罚模型的参数，使得模型变得更简单。

正则化的目的主要有以下几点：

1.防止过拟合：通过限制模型的复杂度，正则化有助于防止模型在训练数据上过度拟合，从而提高模型在未知数据上的表现。

2.提高泛化能力：正则化可以使得模型在训练数据和测试数据之间取得更好的平衡，从而提高模型的泛化能力。

3.减少模型参数：正则化会使得部分参数的值变得更小，从而减少模型的参数数量，使得模型更简单。

4.加速模型训练：正则化可以减少模型的参数数量，从而加速模型的训练过程。

过拟合和欠拟合

L1正则项与L2正则项

L1稀疏，L2平滑

L1稀疏（L1 Sparsity）和L2平滑（L2 Smoothness）是两种常用的正则化技术，在机器学习和优化问题中经常用来防止模型过拟合，即模型在训练数据上表现很好，但在未知数据上表现不佳。

总结

本文介绍了正则化 基本概念及常见的L1与L2范数是什么，后续将继续介绍机器学习相关内容，下一节介绍Lasso回归、Ridge回归、多项式回归及保险花销预测实战案例。