В чем разница между Ridge, Lasso и Elastic Net регуляризацией в машинном обучении?

Разница между Ridge, Lasso и Elastic Net регуляризацией в машинном обучении заключается в их подходах к обработке коэффициентов и в областях применения: www.geeksforgeeks.org machinelearningsite.com

• Ridge (L2-регуляризация) делает все коэффициенты меньше, но не устанавливает их в ноль. www.geeksforgeeks.org machinelearningsite.com Подходит, когда все признаки полезны, но нужно снизить их влияние. www.geeksforgeeks.org Работает хорошо, когда признаки сильно коррелированы. machinelearningsite.com
• Lasso (L1-регуляризация) полностью удаляет ненужные признаки, устанавливая их коэффициенты в ноль. www.geeksforgeeks.org Подходит, когда нужно удалить ненужные признаки из множества. www.geeksforgeeks.org Lasso хорошо справляется с автоматическим выбором важных признаков. www.geeksforgeeks.org Однако иногда может удалять полезные признаки, если не настроить его правильно. www.geeksforgeeks.org
• Elastic Net (L1 + L2-регуляризация) удаляет некоторые признаки и уменьшает другие, балансируя между ними. www.geeksforgeeks.org Подходит, когда есть много коррелированных признаков. www.geeksforgeeks.org machinelearningsite.com Elastic Net обеспечивает более стабильную и обобщаемую модель по сравнению с использованием только Lasso или Ridge. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, Lasso лучше подходит для выбора признаков, Ridge — для обработки мультиколлинеарности, а Elastic Net — для гибкого подхода, который использует преимущества обоих методов. www.geeksforgeeks.org