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【L1和L2正则化比较】使用sklearn中的逻辑回归模型对比L1和L2正则化

1.L1和L2正则化的区别

  • L1正则化会将参数压缩为0，L2正则化只会让参数尽量小，不会取到0。
  • 都是用来防止过拟合。
  • 通常来说，如果我们的主要目的只是为了防止过拟合，选择L2正则化就足够了。但是如果选择L2正则化后还是过拟合，模型在未知数据集上的效果表现很差，就可以考虑L1正则化。

2. 代码实现

2.1 数据集——乳腺癌数据集
  1. 特征
    【L1和L2正则化比较】使用sklearn中的逻辑回归模型对比L1和L2正则化_第1张图片
  2. 目标值
    【L1和L2正则化比较】使用sklearn中的逻辑回归模型对比L1和L2正则化_第2张图片
2. 代码

【L1和L2正则化比较】使用sklearn中的逻辑回归模型对比L1和L2正则化_第3张图片
【L1和L2正则化比较】使用sklearn中的逻辑回归模型对比L1和L2正则化_第4张图片

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