逻辑回归L1与L2正则,L1稀疏,L2全局最优(凸函数梯度下降)_基于l1的
发布时间：2025-03-08 23:27:01来源：
🚀 在机器学习领域，逻辑回归是一种非常重要的分类算法。当我们讨论逻辑回归时，经常会涉及到L1和L2正则化技术。这两种技术都有助于避免过拟合问题，但它们的工作方式有所不同。
🎯 L1正则化通过添加一个绝对值的惩罚项来限制模型参数的大小。这种技术可以使得一部分特征的权重变为0，从而实现特征选择的效果，这使得模型更加稀疏，更易于解释。🌟
🔍 相比之下，L2正则化则是通过添加一个平方项的惩罚来限制参数的大小。它倾向于将权重均匀地分散到所有特征上，而不是让某些特征的权重变得非常大。这种方法可以帮助找到全局最优解，因为它是凸函数下的梯度下降法。✨
📝 因此，在实际应用中，选择哪种正则化方法取决于具体的应用场景。如果你希望获得一个更简洁、更容易理解的模型，并且愿意牺牲一些预测准确性以换取更好的可解释性，那么L1正则化可能是一个更好的选择。相反，如果你的目标是获得最佳的预测性能，那么L2正则化可能会更适合你。🎯
🌈 总之，了解L1和L2正则化的不同之处对于构建有效的逻辑回归模型至关重要。
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