В чем разница между L1 и L2 регуляризацией в контексте отбора признаков?

Разница между L1 и L2 регуляризацией в контексте отбора признаков заключается в том, как они влияют на веса модели. yourtodo.life

L1 регуляризация (Lasso) склоняет некоторые веса к нулю, облегчая отбор признаков. yourtodo.life Это позволяет создавать разреженные модели, где только небольшое количество признаков имеет ненулевые веса. habr.com Такой подход полезен в ситуациях, где признаков много, но только некоторые из них важны для прогнозирования. habr.com

L2 регуляризация (Ridge) стремится равномерно распределить веса, предотвращая чрезмерное влияние отдельных признаков. yourtodo.life В отличие от L1, L2 не склонна обнулять веса. habr.com Вместо этого она уменьшает веса постепенно, делая модель более «гладкой» и менее подверженной влиянию шума в данных. habr.com

Таким образом, L1 регуляризация лучше подходит для ситуаций, где нужно упростить модель, сосредоточив внимание на наиболее важных функциях, а L2 регуляризация — для случаев, когда количество признаков велико или они сильно коррелированы, и важно сохранить все признаки, но уменьшить их влияние. habr.com codelabsacademy.com

Выбор между L1 и L2 регуляризацией зависит от конкретной задачи и методов обучения. python-school.ru