L1正则化会使得模型中一些特征的权重变得非常小甚至为0，从而帮助我们进行特征选择，缩小模型的规模。而L2正则化则能够控制模型的复杂度，降低过拟合的风险，可以使模型更加稳定。在逻辑回归模型中，L1正则化会使得某些特征对应的参数为0，从而简化模型，并提供更好的可解释性；而L2正则化则会通过对权重进行平方惩罚以避免过拟合。简而言之，L1和L2正则化都是为了让模型更加简单，更易于泛化。
逻辑回归模型中的L1和L2正则化分别有什么作用？
我想请问一下，在逻辑回归模型中的L1和L2正则化是如何发挥作用的？具体来说，这两种正则化方法分别是针对什么问题而提出的？它们各自又是如何对应着模型中的哪些参数或者权重进行正则化呢？这些问题一直让我很困惑，如果有哪位老师能够给我简明易懂地解释一下，我将不胜感激。
提问时间：2023-06-14 20:23:41
编辑时间：2023-06-14 20:23:43
提问者：
Sky_Hunter
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3回答时间：2023-06-14 20:23:46
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