Разница между L1 и L2 регуляризацией в контексте отбора признаков заключается в том, как они влияют на веса модели. 2

L1 регуляризация (Lasso) склоняет некоторые веса к нулю, облегчая отбор признаков. 2 Это позволяет создавать разреженные модели, где только небольшое количество признаков имеет ненулевые веса. 1 Такой подход полезен в ситуациях, где признаков много, но только некоторые из них важны для прогнозирования. 1

L2 регуляризация (Ridge) стремится равномерно распределить веса, предотвращая чрезмерное влияние отдельных признаков. 2 В отличие от L1, L2 не склонна обнулять веса. 1 Вместо этого она уменьшает веса постепенно, делая модель более «гладкой» и менее подверженной влиянию шума в данных. 1

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. 13

Выбор между L1 и L2 регуляризацией зависит от конкретной задачи и методов обучения. 4