Основная разница между Lasso и Ridge регрессиями заключается в подходе к регуляризации: 34

• Lasso-регрессия использует регуляризацию L1, которая накладывает штраф, равный абсолютному значению коэффициентов. 34 Это позволяет Lasso обнулять некоторые коэффициенты, эффективно выполняя выбор признаков и упрощая модель за счёт исключения менее важных предикторов. 3
• Ridge-регрессия использует регуляризацию L2, которая добавляет штраф, равный квадрату величины коэффициентов. 34 Несмотря на то, что Ridge-регрессия уменьшает коэффициенты, она не обнуляет их, поэтому в модели сохраняются все предикторы. 3

Ещё несколько различий:

• Цели использования. 4 Lasso-регрессию следует применять, когда есть несколько характеристик с высокой предсказательной способностью, а остальные бесполезны. 1 Ридж-регрессию лучше использовать, когда предсказательная способность набора данных распределена между различными характеристиками. 1
• Эффективность при большом количестве предикторов. 23 Ridge-регрессия может быть эффективнее, чем Lasso, при большом количестве коллинеарных переменных, так как она не позволяет отдельным коэффициентам становиться слишком большими и подавлять другие. 2

Выбор между Lasso и Ridge зависит от характеристик данных и конкретной задачи. 4