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. www.geeksforgeeks.org codelabsacademy.com Это помогает упростить модели, сосредоточив внимание на наиболее важных функциях. codelabsacademy.com Разреженные модели часто легче интерпретировать, поскольку они полагаются на меньшее количество функций. www.geeksforgeeks.org

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

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. wandb.ai

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