Разница между Ridge и Lasso-регрессией в машинном обучении заключается в том, как они применяют штраф при регуляризации линейных моделей. 1

Ridge-регрессия (регуляризация L2) добавляет штраф, пропорциональный квадрату коэффициентов. 1 Благодаря этому метод не позволяет коэффициентам достигать экстремальных значений. 2 Ридж-регрессию лучше применять, когда предсказательная способность набора данных распределена между различными характеристиками. 2 Она не обнуляет признаки, которые могут быть полезны при составлении прогнозов, а просто уменьшает вес большинства переменных в модели. 2

Lasso-регрессия (регуляризация L1) добавляет штраф, основанный на абсолютном значении коэффициентов. 1 Это заставляет метод обнулять некоторые коэффициенты в бета-векторе. 2 Лассо-регрессию следует использовать, когда есть несколько характеристик с высокой предсказательной способностью, а остальные бесполезны. 2 Она обнуляет бесполезные характеристики и оставляет только подмножество переменных. 2

Таким образом, Lasso-регрессия подходит для ситуаций, когда нужно удалить из модели менее важные признаки, а Ridge-регрессия — когда все признаки считаются ценными, но нужно уменьшить влияние менее важных из них. 3