Как L1 и L2 регуляризация влияют на интерпретируемость моделей машинного обучения?

L1-регуляризация (Lasso) улучшает интерпретируемость моделей машинного обучения, поскольку способствует разреженности, сводя некоторые коэффициенты к нулю. 14 Это помогает упростить модели, сосредоточив внимание на наиболее важных функциях. 4 Разреженные модели часто легче интерпретировать, поскольку они полагаются на меньшее количество функций. 1

L2-регуляризация, в отличие от L1, снижает интерпретируемость моделей. 3 Все функции остаются, но с уменьшенным влиянием, что затрудняет выделение их индивидуального эффекта. 3

Таким образом, L1-регуляризация предпочтительнее для моделей, требующих меньшего количества функций для ясности или производительности, а L2-регуляризация подходит, когда все функции нужно учитывать, но с умеренным влиянием. 3

Выбор между L1 и L2 регуляризацией зависит от характера задачи и свойств имеющихся данных. 3