正则化分为L1和L2两种,L1正则化是原目标函数减去了所有特征系数绝对值的和实现正则化,而L2正则化则是目标函数减去所有特征系数的平方和实现正则化。
L1正则化起到特征选择的作用,L2正则化能够防止过拟合,最小近邻KNN算法能够揭示特征个数和准确率之间的关系,随机森林算法能够实现特征重要性的排序。
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正则化分为L1和L2两种,L1正则化是原目标函数减去了所有特征系数绝对值的和实现正则化,而L2正则化则是目标函数减去所有特征系数的平方和实现正则化。
L1正则化起到特征选择的作用,L2正则化能够防止过拟合,最小近邻KNN算法能够揭示特征个数和准确率之间的关系,随机森林算法能够实现特征重要性的排序。
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