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L1正则化在降维中的作用是什么？
在降维技术中，L1正则化的作用主要是为了减少特征的数量，从而避免模型过拟合。L1正则化通过对特征系数进行惩罚，使得一些特征权重变为0，而其他重要的特征则被保留下来。这种方法可以在保留最重要的特征的同时，过滤掉那些对模型预测贡献较小的特征。因此，L1正则化在特征选择方面具有重要的作用，并且能够有效地提高模型的性能。如果你遇到了关于L1正则化的问题，可以详细描述你遇到的问题以及你的实际需求，让回答者更好地理解你的疑问并给出最佳的建议。
提问时间：2023-06-09 00:03:31
编辑时间：2023-06-09 00:03:33
提问者：
Arctic_Warrior
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2回答时间：2023-06-09 00:03:36
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