L1正则化详解

L1 正则化

L1正则化是一种常用的正则化技术，也被称为Lasso正则化（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）。它通过对模型中的权重参数进行惩罚来防止过拟合。

L1正则化的本质是在损失函数中加入一个正则化项，这个正则化项是所有权重参数的绝对值之和乘以一个超参数lambda（λ）。因此，L1正则化的目标是使得模型的损失函数在最小化训练数据误差的同时，也最小化权重参数的绝对值之和。

具体来说，在L1正则化中，模型的损失函数变为：
$$L=L_0+\lambda \times (|w_1|+|w_2|+...+|w_n|)$$
其中，$L_0$是模型在训练集上的损失函数（如交叉熵损失函数、均方误差损失函数等），$w_i$是模型中第$i$个权重参数，$n$是权重参数的总数，$\lambda$是超参数，用来控制正则化的强度。$\lambda$越大，正则化项的影响越强，模型的权重参数会越来越小。

L1正则化的主要作用是缓解过拟合现象，防止模型在训练集上过度拟合。由于L1正则化会惩罚权重参数的绝对值之和，所以会使得模型中的权重参数更加稀疏，将某些权重参数设为0，减少不必要的特征，从而提高模型的泛化能力。

与L2正则化不同的是，L1正则化可以产生稀疏解，即某些权重参数被设置为0，从而达到特征选择的作用。这是因为L1正则化会对模型中的权重参数进行逐个惩罚，当正则化强度足够大时，某些权重参数的绝对值会变得非常小，最终被设置为0。这样可以使得模型更加简洁，减少不必要的特征，提高模型的可解释性。

优缺点：

L1正则化的优点：

1. 可以产生稀疏解：L1正则化会使得某些权重参数的绝对值变得非常小，最终被设置为0，从而实现特征选择，减少不必要的特征。
2. 对于高维数据集有良好的表现：当数据集的维度非常高时，L1正则化能够更好地进行特征选择，因为它倾向于让某些权重参数为0，从而剔除一些不必要的特征。

L1正则化的缺点：

1. 对异常值敏感：由于L1正则化使用的是绝对值惩罚，而不是平方惩罚，所以对于一些异常值较大的数据点，可能会对模型产生较大的影响。
2. 只能产生稀疏解：虽然稀疏解可以提高模型的可解释性和泛化能力，但有时候我们需要更加充分利用所有的特征信息，这时候L1正则化可能并不是最优的选择。

适合使用L1正则化的情况：

1. 特征选择：当我们需要从大量的特征中选择一些有用的特征时，可以使用L1正则化。由于L1正则化倾向于让某些权重参数为0，因此可以将一些无用的特征剔除，从而提高模型的泛化能力。
2. 稀疏性：当我们希望模型的解具有稀疏性时，可以使用L1正则化。由于L1正则化会使得某些权重参数的绝对值变得非常小，最终被设置为0，从而实现特征选择和稀疏化，提高模型的可解释性。

举例说明：

假设我们需要对一个电商网站的用户进行购买预测，特征包括用户的年龄、性别、地域、购买记录等。由于特征较多，我们希望使用L1正则化进行特征选择，从而提高模型的泛化能力。在训练过程中，L1正则化会让一些权重参数为0，从而剔除一些无用的特征，比如地域等，从而提高模型的预测性能。

不适合使用L1正则化的情况：

1. 数据集包含异常值：由于L1正则化使用的是绝对值惩罚，对于一些异常值较大的数据点，可能会对模型产生较大的影响，因此在数据集包含异常值时，L1正则化可能并不适合。
2. 所有特征都对模型都有一定的贡献：如果所有特征都对模型都有一定的贡献，而不是仅有少数特征对模型的预测结果产生影响，那么L1正则化可能会将一些有用的特征剔除，从而降低模型的预测性能。

举例说明：

假设我们需要对一个人的体重进行预测，特征包括年龄、身高、饮食习惯、运动量等。由于所有特征对预测结果都有一定的贡献，而不是仅有少数特征对预测结果产生影响，因此使用L1正则化可能会将一些有用的特征剔除，从而降低模型的预测性能。此时，可以考虑使用L2正则化或不使用正则化技术。

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更多阅读：L2正则化详解

参考

• L1 and L2 Regularization Methods by Anuja Nagpal
• L1 and L2 Regularization Methods, Explained by Anuja Nagpal
• Regularization (mathematics) by Wikipedia
• L1, L2 Regularization 原理與L1 Regularization的稀疏性 by Roger Yong