Lasso vs Ridge vs Elastic Net | 机器学习

在机器学习中，正则化是解决过拟合的一种常见技术。Lasso、Ridge 和 Elastic Net 是三种常见的正则化方法。在本文中，我们将介绍这三种方法以及它们之间的差异。

Lasso 正则化

Lasso 正则化又称 L1 正则化，它通过增加一个惩罚项来控制模型的复杂度，从而防止模型过度拟合。Lasso 正则化通过将模型系数的绝对值作为惩罚项来实现。

# Lasso 正则化的代码示例
from sklearn.linear_model import Lasso

lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)

Ridge 正则化

与 Lasso 正则化不同，Ridge 正则化增加的惩罚项是模型系数的平方和，称为 L2 正则化。Ridge 正则化对异常值不敏感，但是它可能会让模型系数变得很小，导致模型欠拟合。

# Ridge 正则化的代码示例
from sklearn.linear_model import Ridge

ridge = Ridge(alpha=0.1)
ridge.fit(X_train, y_train)

Elastic Net 正则化

Elastic Net 正则化是 Lasso 正则化和 Ridge 正则化的结合。它同时使用 L1 和 L2 惩罚项来控制模型的复杂度。

# Elastic Net 正则化的代码示例
from sklearn.linear_model import ElasticNet

en = ElasticNet(alpha=1, l1_ratio=0.5)
en.fit(X_train, y_train)

总结

在处理机器学习中的回归分析问题时，选择合适的正则化方法对于训练出准确的模型至关重要。对于大多数问题，Ridge 正则化通常是个不错的起点。如果您的数据集非常大或者您需要稀疏模型，则 Lasso 正则化可能更适合。Elastic Net 正则化通常用于处理高维数据集。