添加正则化技术

正则化技术是一种防止模型过拟合的有效方法。过拟合是指模型在训练数据集上表现良好，但在新数据上表现不佳的情况。这通常是因为模型过于复杂，以至于它学习了训练数据集中的噪声和异常值，而不是数据中的底层模式。

正则化通过添加一个惩罚项来模型的损失函数来工作。这个惩罚项会随着模型复杂度的增加而增加。这会迫使模型找到一个既能拟合数据又能保持相对简单的解决方案。有几种不同的正则化技术，包括：

• L1 正则化：L1 正则化向模型中每个权重的绝对值添加惩罚项。这会产生一个稀疏模型，其中许多权重为零。这意味着模型只关注少数几个最重要的特征。
• L2 正则化：L2 正则化向模型中每个权重的平方添加惩罚项。这会产生一个平滑模型，其中所有权重都非零。这意味着模型考虑了更多特征，但它不太容易过拟合。
• 弹性网络正则化：弹性网络正则化是 L1 和 L2 正则化的一种组合。它向模型中每个权重的绝对值和平方添加惩罚项。这会产生一个稀疏模型，其中一些权重为零，而另一些权重则是非零的。这意味着模型专注于一些最重要的特征，但也考虑了其他特征。

选择正确的正则化技术取决于数据集和模型。 L1 正则化通常用于产生稀疏模型，而 L2 正则化通常用于产生平滑模型。弹性网络正则化是一种折衷，可以产生介于两者之间的模型。

正则化技术是防止模型过拟合的强大工具。通过添加一个惩罚项来模型的损失函数，它们可以迫使模型找到一个既能拟合