L1,L2正则化代码

最新推荐文章于 2025-07-17 18:42:43 发布

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文章标签：人工智能 python

原文链接：http://www.cnblogs.com/yksgzlyh/p/10478087.html

本文详细介绍了L1和L2正则化的概念，并提供了相关的Python代码实现，帮助读者理解这两种正则化在人工智能模型中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# L1正则
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.linear_model import SGDRegressor


X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

lasso_reg = Lasso(alpha=0.15)
lasso_reg.fit(X, y)
print(lasso_reg.predict(1.5))

sgd_reg = SGDRegressor(penalty='l1