正则化方法的目的是通过在损失函数中添加一个正则化项，限制模型的参数范围，避免模型过拟合。线性回归模型的目的是最小化预测值与实际值之间的误差，但是当训练数据集过于庞大，参数数量多于样本数量时，模型容易出现过拟合的问题，即过度学习了训练数据的细节特征，而失去了泛化能力，无法准确预测新的数据。通过正则化方法，可以加入正则项，限制模型参数的大小，使得模型更加简单，能够更好地适应新的数据，并避免过拟合的问题。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化，L1正则化会使得一些不重要的特征系数变为0，降低模型的复杂度，而L2正则化只是让所有特征系数的大小都减小一点。使用正则化方法可以提高线性回归模型的效果和泛化能力。
为何要使用正则化方法来优化线性回归模型？
为何要使用正则化方法来优化线性回归模型？我刚学线性回归模型时，发现在训练过程中会遇到一些问题，比如训练数据集大于参数数量时容易过拟合，导致预测效果不好。正则化方法就是为了解决这个问题而出现的，一般包括L1正则化和L2正则化，可以降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力，更好地适应新的数据。其中L1正则化会使得一些不重要的特征系数变为0，而L2正则化只是让所有特征系数的大小都减小一点。使用正则化方法可以避免出现过拟合的问题，提高模型的效果和泛化能力。
提问时间：2023-07-20 21:08:31
编辑时间：2023-07-20 21:08:33
提问者：
Sky_Hunter
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10回答时间：2023-07-20 21:08:36
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