通俗易懂--岭回归(L2)、lasso回归(L1)、ElasticNet讲解(算法+案例)

1.L2正则化(岭回归)

1.1问题

想要理解什么是正则化，首先我们先来了解上图的方程式。当训练的特征和数据很少时，往往会造成欠拟合的情况，对应的是左边的坐标；而我们想要达到的目的往往是中间的坐标，适当的特征和数据用来训练；但往往现实生活中影响结果的因素是很多的，也就是说会有很多个特征值，所以训练模型的时候往往会造成过拟合的情况，如右边的坐标所示。想要理解什么是正则化，首先我们先来了解上图的