机器学习正则化技术：Ridge、Lasso与ElasticNet全解析

机器学习中的正则化技术

在机器学习中，正则化技术（如 Ridge 和 Lasso）主要用于解决过拟合问题，通过限制模型复杂度提高泛化能力。以下是详细说明及实例代码：

一、正则化解决的问题

• 过拟合：模型在训练集表现过好，但测试集表现差。
• 高维数据：当特征数量多或存在多重共线性时，模型易受噪声影响。
• 特征选择：自动识别重要特征（尤其是 Lasso）。

二、Ridge 回归 (L2 正则化)

原理

损失函数中加入 L2 范数惩罚项（系数平方和），使系数趋向于接近零但不为零。

适用场景

• 特征间高度相关（多重共线性）。
• 需要保留所有特征但限制其影响。

Scikit-learn 实例

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据并划分训练集和测试集
data = load_diabetes()
X, y = data.data, data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)