机器学习中的正则化技术

机器学习中的正则化技术

在机器学习中，正则化是一种常用的技术，用于控制模型的复杂度并防止过拟合。正则化通过引入额外的惩罚项来调整模型的损失函数，从而在训练过程中对模型参数进行约束。本文将介绍正则化的概念以及常用的正则化方法，并提供相关的源代码示例。

1. 概述

在机器学习中，我们的目标是通过训练数据来学习一个模型，以便能够对新的未知数据进行预测。然而，当模型过于复杂时，它可能会过拟合训练数据，导致在新数据上的预测性能下降。正则化技术就是为了解决这个问题而提出的。

2. 常用的正则化方法

2.1 L1 正则化

L1 正则化是一种常用的正则化方法，它通过在损失函数中添加模型参数的 L1 范数作为惩罚项来实现。L1 范数是指模型参数的绝对值之和。通过引入 L1 正则化，可以促使模型参数变得稀疏，即将一些参数缩减为零。这种稀疏性有助于特征选择和模型解释。

下面是一个使用 L1 正则化的线性回归模型的示例代码：

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建 Lasso 模型对象
lasso = Lasso