机器学习中的正则化在确保模型良好地推广到新的，看不见的数据方面起着至关重要的作用。没有正则化，模型往往会变得过于复杂，捕获噪声而不是有意义的模式。这种复杂性会严重影响预测精度，使正则化成为构建强大算法的关键技术。
什么是机器学习的正规化？
机器学习中的正则化是指修改学习过程的方法，从而通过增加对损失功能的复杂性来帮助防止过度拟合。这些技术确保模型保持足够简单，以准确预测新数据的结果。
了解过度拟合
当模型不仅了解训练数据中的潜在趋势，而且还学会噪声时，就会发生过度拟合。这导致了训练数据的出色表现，但差的是看不见数据的预测准确性。
噪声在数据中的作用
噪声可以表现为数据集中的随机变化或异常值，从而破坏数据中的真实信号。因此，不正则化的模型可能符合此噪声，从而导致次要概括。
正规化的重要性
正则化的主要目的是平衡偏见和差异之间的权衡。通过对模型的复杂性进行惩罚，正则化技术减少了模型的差异，从而增强了概括。
正规化技术解释了
有几种已建立的正则化方法，每种方法都有不同的机制和好处。
拉索回归（L1正则化）
定义： 拉索回归引入了等于系数的绝对值的惩罚。
好处： 该方法通过有效地将较不重要的系数设置为零来促进模型中的稀疏性，这有助于可变选择。
山脊回归（L2正则化）
定义： 脊回归增加了等于系数平方的惩罚。
优点： 它允许模型保留所有预测因素，同时降低差异并提高稳定性。
调整及其影响
正则化通过系数调整修改训练过程，这会影响模型的普遍性。
系数修改
通过应用正则化，系数通常会缩小为零。这种减少可以帮助减轻过度拟合和增强模型的解释性的影响。
正规化中的调谐参数
通常称为lambda（λ）的调谐参数对于确定训练过程中施加的惩罚量至关重要，直接影响模型的性能。
选择正确的调谐参数
为调整参数找到适当的值是必不可少的。零值与最小二乘法对齐，而较高的值则增加了系数的惩罚，从而简化了模型。
归一化和缩放
缩放特征在正规化技术中尤其重要，尤其是在脊回归的情况下，这对输入特征的大小敏感。
在山脊回归中缩放的重要性
标准化数据可确保所有功能都对模型中的距离计算有效，从而导致更一致和准确的预测。
与模型可解释性有关的挑战
正则化提高了预测性能，但它可以在模型的解释方式中引入复杂性。
拉索与山脊对可解释性的影响
套索回归产生稀疏溶液的趋势简化了解释，因为许多系数变为零。相比之下，脊回归保留了所有预测因子，这可能会使分析不太明显的系数复杂化。
平衡偏见和差异与正则化
正则化技术可有效地管理模型评估中的偏见和差异权衡。
调谐参数在偏见差异中的作用
通过仔细调整调谐参数，可以增强模型的鲁棒性，最大程度地减少过度拟合，同时保持足够的精度。
正则化在机器学习中的基本作用
正则化技术是现代机器学习不可或缺的一部分，为提高预测精度提供了强大的方法，同时减轻了复杂模型中过度拟合的风险。
