L1 和 L2 等正则化技术用于通过惩罚大系数来防止机器学习模型中的过度拟合。
L1正则化也称为Lasso正则化，添加与特征系数的绝对值成比例的惩罚项。它通过将一些系数精确为零来鼓励稀疏性，通过消除不太重要的特征来有效地执行特征选择。这种特征选择功能使得 L1 正则化在处理具有大量特征的数据集时特别有用，因为它有助于通过关注最相关的特征来简化模型。由此产生的模型简化减少了过度拟合。
另一方面，L2正则化，也称为岭正则化，添加了与特征系数的平方成比例的惩罚项。它不会强制系数完全为零，而是将它们缩小到零，使所有特征在某种程度上对模型做出贡献。 L2 正则化可以有效处理多重共线性，并且与 L1 正则化相比，通常会产生更稳定但稀疏程度较低的模型。
L1 正则化可能更有益的场景包括：
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具有多种特征的高维数据集：在处理特征空间较大的数据集时，L1 正则化有助于自动特征选择，提高模型可解释性和性能。
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当预期特征稀疏时：在预计只有少数特征真正有影响力的领域中，L1 正则化可以有效地识别并关注这些特征。
然而，L1 正则化在以下情况下可能不太有效：
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假设所有特征都很重要：如果相信大多数特征都是相关的，并且排除任何可能导致信息丢失的特征，则 L1 可能不是最佳选择，因为它倾向于将系数设置为零。
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数据集存在多重共线性问题：与 L1 正则化相比，L2 正则化更适合处理多重共线性问题。
在实践中，L1 和 L2 正则化的组合（称为弹性网络正则化）可用于从这两种技术中受益，利用 L1 的稀疏性和 L2 的稳定性。
