В чем преимущества и недостатки метода Lasso перед Ridge-регрессией?

Преимущества метода Lasso перед Ridge-регрессией:

• Lasso-регрессия подходит для выбора признаков. www.analytixlabs.co.in dev.to Она обнуляет бесполезные характеристики и оставляет только подмножество переменных. dzen.ru
• Ридж-регрессия эффективна для снижения сложности модели и предотвращения переобучения. www.analytixlabs.co.in Она уменьшает вес большинства переменных в модели, не обнуляя их. dzen.ru

Недостатки метода Lasso:

• Перед обучением модели необходимо стандартизировать входные признаки. www.analytixlabs.co.in Это значит, что любой признак с большим диапазоном значений может смещать результаты из-за своего масштаба по сравнению с другими признаками с меньшим диапазоном. www.analytixlabs.co.in
• Если точки данных содержат выбросы или шум, то это может приводить к неточным прогнозам из-за условий штрафа. www.analytixlabs.co.in

Недостатки Ridge-регрессии:

• Не подходит для выбора признаков, так как сохраняет все переменные, даже если их вклад минимален. dev.to

Выбор между методами зависит от конкретных задач и целей пользователя.